人工智能，空气质量预测代码，过程 加结果 报告
版权申诉
5星 · 超过95%的资源 88 浏览量
2022-06-12
12:32:03
上传
评论 1
收藏 15KB DOCX 举报 
空气质量预测
数据集请戳：
hps://blog.csdn.net/weixin_41391619/arcle/details/106005746
缦旋律的资源合集
编码过程描述：
1.原始数据预览
2.数据预处理
3.设置超参数
4.搭建网络
5.自定义 dataset
6.训练模型，并用 val_set 选出最佳模型
1.原始数据预览
其中第二列有缺失值，但是该列是由根据其他列的数值大小来赋值的，因此第二列可以直
接删掉。
import pandas as pd
import torch
import numpy as np
from torch import opm
from torch import nn
from torch.uls.data import DataLoader,Dataset
import pickle
2.数据预处理
这个数据集比较干净，只做了归一化处理。
#原始数据预处理
ori = pd.read_excel('./beijing.xlsx',header=None)
data = ori.drop(columns=2)
col_names = ['date','aqi','pm2','pm10','so2','co','no2','o3']
data.columns = ['date','aqi','pm2','pm10','so2','co','no2','o3']
资源评论
zasdt2023-03-09资源内容详尽，对我有使用价值，谢谢资源主的分享。
