1. 数据收集和准备 首先,我们需要收集和准备用于训练和测试的气温数据集。可以从公开的天气数据源获取数据,或者使用已有的气温数据集。 2. 数据预处理 在进行神经网络训练之前,我们需要对数据进行预处理,以便更好地适应神经网络的训练。常见的预处理步骤包括: 数据清洗:去除空值、异常值等无效数据。 数据标准化:将数...
神经网络预测天气的气温数据集,包括了:year,moth,day,week分别表示的具体的时间;temp_2:前天的最高温度值;temp_1:昨天的最高温度值;average:在历史中,每年这一天的平均最高温度值;actual:这就是我们的标签值了,当天的真实最高温度;friend:这列用不到暂不用管 ...
将白天天气, 夜间天气, 最高温度, 最低温度, 白天风力风向, 夜间风力风向, 白天风级, 夜间风级的数据提取为一个数组(作训练数据),再将**白天天气,提取为一个数组(作标签),然后进行到的操作是定前多少天的训练数据来预测一天的天气,这里由于数据太少的缘故,只能用前一天的数据来预测后一天的数据。总之这个函数...