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基隆天氣降雨機率的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦張瑞剛寫的 抗暖化，我也可以：氣候變遷與永續發展 可以從中找到所需的評價。
另外網站入冬首波寒流發威北台7縣市橙色警戒 - 新唐人亞太電視台也說明：
國立臺灣大學 氣候變遷與永續發展國際學位學程 賴進松、謝宜桓所指導 俞可昕的 台北市致災性降雨之都市洪災預警模擬與分析—以2019年午後對流降雨為例 （2020），提出基隆天氣降雨機率關鍵因素是什麼，來自於都市洪水預警（UFEW）、區域系集預報系統（WEPS）、SOBEK水理模式、觀測雨量累積百分比、模式產品統計（MOS）。
而第二篇論文龍華科技大學 企業管理系碩士班 吳瑞煜所指導 廖冠榮的 應用機器學習方法於有色金屬的期貨價格之預測 （2020），提出因為有 機器學習、倒傳遞神經網路、支持向量迴歸的重點而找出了 基隆天氣降雨機率的解答。
最後網站臺灣氣候- 维基百科，自由的百科全书則補充：北部、東部全年有雨，其中大基隆地區最常下雨，基隆被稱為「雨港」，由於雨量驚人，台灣島東北角除了雨量是全島最大，放在亞洲格局更是全東亞最潮濕的地方，也是亞洲大陸上 ...
抗暖化，我也可以：氣候變遷與永續發展
為了解決基隆天氣降雨機率 的問題，作者張瑞剛 這樣論述：
高雄市每天將近有上百萬輛機車在街頭奔馳，排碳量非常驚人。以每輛機車每日行駛約20公里計算，月排碳量就超過160公斤。若少一輛機車上路，就等於每年為地球多種了20棵樹。 台灣的「二氧化碳」排放量是全世界第22名，每人年平均排放11.26公噸。 對地球而言，「關鍵的2℃」足以產生深遠的影響。地球平均溫度上升2℃，海平面上升50公分。 自從工業革命以來，人類大量使用化石燃料，已造成大氣中二氧化碳等6種溫室氣體的濃度急遽增加，產生愈來愈嚴重的全球暖化、海平面上升及全球氣候變遷加劇的現象。很明顯的，全球氣候及生態異常現象與過量的人為二氧化碳排放量有關。為了我們自己與後代子孫的永續發
展與生存，讓我們從追求物質享受的生活方式，回歸到關懷環境、簡樸的生活態度，就可以落實減量行動，為地球盡一分心力。 為了方便讀者閱讀及舉一反三，各章節都會先給予最簡要的「基本理論」，以發生於國內外的事件為「基本理論」之「實例解說」；再以「知識連結」補助「基本理論」不足之處，並以「活學活用」來提醒讀者如何「節能減碳」及「永續發展」；最後以漫畫及實例來加深讀者的印象。 作者簡介 張瑞剛 實踐大學博雅學部副教授；曾任大學系主任、所長、總務長、學務長。 主要著作有：《GPS衛星測量學》、《空間定位資訊系統》、《精密定位特論》、《台灣地區絕對重力點檢測及一等重力點建置工作》。
台北市致災性降雨之都市洪災預警模擬與分析—以2019年午後對流降雨為例
為了解決基隆天氣降雨機率 的問題，作者俞可昕 這樣論述：
在氣候變遷的影響下，台灣面臨極端天氣事件的風險增加，降雨強度與分布都將有所改變；在短延時強降雨發生頻率增加的趨勢下，考驗著台灣面對極端降雨的防洪能力。2019年在台北市區就有幾場因午後對流性降雨，在短時間內承載超過都市排水系統負載的雨量，因而導致多處積淹水事件發生。為提升都會區防洪能力，建立都市洪水預警（Urban Flood Early Warning, UFEW）是當前重要的研究課題。目前都市淹水預警主要由氣象預報資料、水理數值模式之計算，以及相關專家的分析研判建構而成。本研究中選用中央氣象局發展之區域系集預報系統（WRF Ensemble Prediction System, WEPS
）資料作為主要氣象預報資料來源，以防災預警應用為目標，利用模式產品統計（Model Output Statistics，MOS）的概念，將模式雨量預報數值以觀測雨量累積百分比(Observed Rainfall Accumulation Percentage Rank)進行調整後，作為SOBEK水里模式之雨量預報之輸入資料，提供給該模式進行一維下水道水位與二維地表漫地流淹水深度及範圍模擬之演算。研究結果顯示，經由觀測累積百分比方法調整後的雨量預報數值，其在水文水理模式進行下水道水位與地表淹水範圍模擬結果，皆與實際觀測資料較為符合，意即此預報雨量之調整方法，可供未來研發預警系統時參考使用。未來應
用於都市洪水預警時，將能有效提升防災應變、水情研判資料的準確性。
應用機器學習方法於有色金屬的期貨價格之預測
為了解決基隆天氣降雨機率 的問題，作者廖冠榮 這樣論述：
為有效提供有色金屬之供應商可進行有效的決策，本研究運用ML 「機器學習」(machine learning) 方法來建立有色金屬（以銅、鎳、鋅及錫為例）的期貨價格的預測模型，並進行分析與探討。本研究使用BPNN-SCGA 「倒傳遞神經網路－尺度化共軛梯度算法」(back-propagation neural network-scaled conjugate gradient algorithm)、BPNN-GDA「倒傳遞神經網路－梯度遞降算法」(back-propagation neural network-gradient descent algorithm) 及SVR 「支持向量迴歸」等
方法。實驗結果指出BPNN-SCGA 「倒傳遞神經網路－尺度化共軛梯度算法」在銅、鎳、鋅及錫金屬的資料集中，整體上性能指標優於BPNN-GDA「倒傳遞神經網路-梯度遞降算法」與 SVR 「支持向量迴歸」方法。因此，BPNN-SCGA「倒傳遞神經網路－尺度化共軛梯度算法」可以被考量用來建立有色金屬的期貨價格的預測模型。此外，本研究提出兩項管理意涵，分別是應用ML 「機器學習」方法有效建立有色金屬之期貨價格的預測模型與運用數據分析結果支援決策。