大家好，小弟初來乍到，請容許我先來獻個藝。

我2011年看過葉泉誌的壹篇文章“人人都是天氣專家，親自預報幾點幾分下雨”，覺得神奇而激動。去年北京下雨的時候我偶爾可以看氣象雷達準確預測，當時剛好在參加集智機器學習相關的讀書會，我不禁想到這個要是用機器學習實現那該多好啊。於是我找了相關資料，找了兩個北京集智人工智能讀書會的小夥伴嘗試了計算機圖像處理和模式識別的幾個方法對降雨量圖進行了預測。我們前後大概花了四個月時間，終於做出了壹個“可以針對街道進行分鐘降雨預報”的樣品，因為背景圖是彩色的降雨帶圖，我把它叫做“彩雲天氣”：

數據來源是中華民國交通部中央氣象臺氣象雷達，看起來是這個樣子：

我們把數據做了整理，成為python的numpy矩陣，詳情點此。然後我們用北京2013年8月份的降雨數據作為訓練測試集。我和肖達嘗試了光流和卷積神經網絡兩種思路，從效果上看卷積神經網絡更好，但是限於計算量目前線上運行的是光流方案。線上運行的這個版本30分鐘後預測降雨量矩陣和實際降雨量矩陣之間的MSE為0.0271938507725。我個人感覺還是預測的挺好的，前兩天廣州下雨的時候，“彩雲天氣”提前二十分鐘預測為4點45分雨停，實際為4點44分雨停，誤差僅為1分鐘。不過我們的模型還在快速改進中，基於神經網絡的版本上線後應該還會有較大提升。我們還提供了應用程序調用接口（API）。

移動版本已經於今年4月份上線，可以在app store和google play上搜索“彩雲天氣”下載，网页版请直接打开: http://caiyunapp.com 查看。其他資料請參考集智實驗室 labs.swarma.net。

我們最近剛剛增加了臺灣地區的數據，肯定有諸多問題，“彩雲天氣”還比較初級，歡迎大家多提意見。