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基于循环神经网络(RNN, LSTM或GRU)实现气象数据预测附python代码.zip

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5星 · 超过95%的资源 1 下载量 70 浏览量 2023-04-20 09:54:46 上传评论 1 收藏 758KB ZIP 举报

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1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信

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基于循环神经网络(RNN, LSTM或GRU)实现气象数据预测附python代码.zip （13个子文件）

基于循环神经网络(RNN, LSTM或GRU)实现气象数据预测附python代码

Res1_M1_lr0.001_eps10.png 28KB

LSTM.py 2KB

data

tq.csv 2.58MB

Res2_M1_lr0.05_eps20.png 31KB

weather_prediction

readme.md 581B

lstm_model.pt 45KB

data.py 1KB

Res5_M2_lr0.005_rps6.png 24KB

test.py 484B

running.py 3KB

res4_M2_lr0.01_eps6.png 24KB

res3_M1_lr0.01_eps6.png 26KB

config.py 306B

共 13 条

深度学习课程RNN作业使用循环神经网络(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提交实验报告和Python源程序

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