温度外推的步骤

2.然后对采集的数据进行清洗、排序和预处理，以保证数据的质量和可用性。

3.然后，根据温度变化规律和实际情况，建立合适的数学模型，如线性回归模型和非线性拟合模型。

4.然后，利用适当的数学方法，对建立的模型进行求解，得到模型的参数和预测值。

5.然后将历史数据和预测值绘制成图表，更直观地展示温度变化趋势和预测结果。

6.然后对图表进行分析，比较实际数据与预测值的差异，评价模型的准确性和可靠性。

7.最后，根据分析结果，将模型应用于实际场景，如预测未来温度变化趋势，制定相应的控制策略。