【文件属性】：
文件名称：使用循环神经网络(RNN, LSTM或GRU)实现气象数据预测
文件大小：759KB
文件格式：ZIP
更新时间：2022-05-03 10:01:00
python 神经网络
使用循环神经网络(RNN, LSTM或GRU)实现气象数据预测：
数据集：
tq.csv记录了某地每隔1小时的气象数据：
Date Time：时间（日期是 日月年 的格式）
p (mbar)：大气压
T (degC)：气温
rh (%)：湿度
使用循环神经网络（RNN/LSTM/GRU之一）完成下列功能：输入最近n个小时的气象数据，预测之后24小时的气象数据
生成训练集和测试集：
以2014年及以前的数据为训练集
2015年及以后的数据为测试集
【文件预览】：
weather_prediction
----Res1_M1_lr0.001_eps10.png(28KB)
----readme.md(581B)
----data()
--------tq.csv(2.58MB)
----test.py(484B)
----__pycache__()
--------data.cpython-38.pyc(1KB)
--------LSTM.cpython-38.pyc(2KB)
--------config.cpython-38.pyc(389B)
----LSTM.py(2KB)
----res3_M1_lr0.01_eps6.png(26KB)
----running.py(3KB)
----res4_M2_lr0.01_eps6.png(24KB)
----Res2_M1_lr0.05_eps20.png(31KB)
----config.py(306B)
----lstm_model.pt(45KB)
----data.py(1KB)
----Res5_M2_lr0.005_rps6.png(24KB)