基于LSTM + 注意力机制(self-attention)进行天气变化的时间序列预测

前言

大家好,我是阿光。

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》,内包含了各种不同的深度学习项目,包含项目原理以及源码,每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

正在更新中~ ✨

🚨 我的项目环境:

  • 平台:Windows10
  • 语言环境:python3.7
  • 编译器:PyCharm
  • PyTorch版本:1.8.1

💥 项目专栏:【PyTorch深度学习项目实战100例】

一、基于LSTM + 注意力机制(self-attention)进行天气变化的时间序列预测

由于大气运动极为复杂,影响天气的因素较多,而人们认识大气本身运动的能力极为有限,因此天气预报水平较低.预报员在预报实践中,每次预报的过程都极为复杂,需要综合分析,并预报各气象要素,比如温度、降水等.现阶段,以往极少出现的极端天气现象越来越多,这极大地增加了预报的难度。
本项目使用LSTM + 注意力机制(self-attention)训练一个网络模型,来预测在给定天气因素下,城市的温度变化。

在这里插入图片描述

二、数据集介绍

一个天气时间序列数据集,它由德国耶拿的马

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