模型采用CNN+LSTM在系统设计方面,本研究首先使用了一套完整的架构,包括数据采集、预处理、模型构建、训练和推理等环节。在这个架构下,本研究明确定义了各个模块的功能和相互关系,确保了系统的整体稳定性和可扩展性。同时,本研究还针对雾霾天气预测的特点和需求,进行了
右图就是卷积神经网络(Convolutional Neural Network)(CNN),我们在这张图中可以明显地看出,左图看上去像二维的,右图好像是一个三维的图,举个例子,比如在传统神经网络输入的一张图有784个像素点,所以输入层就有784个神经元,但在我们的CNN中输入的就是原始的图像28*28*1(是三维的),它是一个三维的矩阵。
模型采用CNN+LSTM 在系统设计方面,本研究首先使用了一套完整的架构,包括数据采集、预处理、模型构建、训练和推理等环节。在这个架构下,本研究明确定义了各个模块的功能和相互关系,确保了系统的整体稳定性和可扩展性。同时,本研究还针对雾霾天气预测的特点和需求,进行了定制化的设计和优化,以确保系统能够有效地应对各种...