Water_avaliability_prediction

使用LSTM预测水利用率 免责声明：此存储库中的所有笔记本均基于来自kaggle竞赛的数据： ://www.kaggle.com/c/acea-water-prediction/overview。 我发现这个问题很有趣，并希望在此GitHub产品组合中展示我的工作。 为了遵守规则，我不共享提供给竞争对手的数据。 如果您对数据感兴趣，请参阅链接上的kaggle竞赛。 描述 维持足够的水供应量是一个关键问题，因为水是人类必不可少的资源。 供水公司需要预测水位，以有效管理和节约用水。 随着气候变暖，水的消耗量可能会增加，其供应量可能会下降。 在笔记本Aquifier_Auser中，我介绍了气候条件分析和基于LSTM神经网络的预测模型，用于预测此供应中的水位。 其他资料来源 Florence.csv-具有佛罗伦萨历史温度的文件，基于 。