cnn 温度预测 lstm温度预测模型 前言:本例使用的是一个天气时间序列数据集,由德国耶拿的马克思普朗克生物地球化学研究所的气象站记录,这个例子作为初学者必看的例子之一,在这个数据集中,每十分钟记录14个不同的量(比如风向、湿度等),其中包含多年的记录。最原始的数据可以追溯到2003年,我们利用此数据构建模型,输入最近...
首先,CNN-LSTM模型通过卷积层提取输入数据的空间特征。对于气象数据而言,每个地区的气温受到周边地区气候要素的影响,例如地理位置、海洋温度、地形等。CNN可以有效地从输入数据中提取这些空间特征,帮助模型理解地区间的关联性。 接着,LSTM模型通过循环神经网络架构处理输入数据的时间序列特征。气温具有很强的时序性,在相邻...
CNN结合LSTM!就这么使用!!😎。1D-CNN+LSTM模型 🍀在这种方法中,首先需要对原始数据进行预处理,处理缺失值和异常值,数据集通常包含日期、星期、气温、天气状况等信息(如图1所示)。这些信息经过适当编码后,与流量数据一同作为模型输入。特别是天气和星期信息,往往在流量预测中起到关键作用。常见的数据编码方法包括独...
结合CNN和LSTM来进行时间序列建模的策略主要有两种方式：一种是使用1D-CNN从时间序列数据中提取特征，另...
3.2.CNN_LSTM模型下的测试集预测值与真实值 编辑 3.3. XGBoost回归模型 测试集预测值与真实值 编辑 随机选取一周的数据进行详细展示 编辑 整个项目文件夹(第一个文件夹为xgboost模型相关的包文件,xg.py是xgboost模型英文注释版本,xg_chinese.py是xgboost模型中文注释版本) ...
结果表明，与单独使用LSTM 、CNN 进行预测及使用ARIMA 模型预测相比，CNN-LSTM 模型预测结果具有更高的准确率。关键词：CNN-LSTM 模型；ARIMA 时间序列模型；全球气温预测；环境问题 中图分类号：X144 文献标志码：A 文章编号：2095-6835（2024）02-0019-04 ———＊［基金项目］贵州省重点支持领域项目“基...
为了对比CNN-LSTM模型和ARIMA模型的预测效果,我们分别利用1880年至2022年的全球平均气温数据对这两种模型进行了训练和预测。通过对预测结果的对比和精度验证,可以全面评估这两种模型在气温预测方面的表现。研究结果表明,CNN-LSTM模型在预测精度和稳定性方面优于ARIMA模型,CNN-LSTM模型结合了卷积神经网络(CNN)和长短期记忆...
接下来采用贵州输电线路覆冰预警系统多年实际观测资料对基于CNN-LSTM神经网络的预测模型进行训练和测试,实验数据总量为20万条,按8:2的比例将数据划分为训练数据集和测试数据集。训练集变量数据包含气温、相对湿度、同期覆冰厚度,其中覆冰厚度数据时间尺度为2015年12月—2021年12月,共有433个终端,包含9 758 036条记录...
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首先,运用差分法对气象观测数据进行预处理,得到平稳时间序列数据;其次,运用1DCNN提取与气温变化相关的特征变量作为神经网络模型的输入变量;最后,运用1DCNN和LSTM构建多信息融合气温预报模型1DCNNLSTM,并以云南省昆明市历史气象观测数据为例,与传统的LSTM、1DCNN和反向传播神经网络(BP)对未来24小时的逐时气温预报进行了...