STConvS2S：用于天气预报的时空卷积序列到序列网络的代码（发表于Neurocomputing, Elsevier）-ITADN社区

STConvS2S：用于天气预报的时空卷积序列到序列网络的代码（发表于Neurocomputing, Elsevier）

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STConvS2S是一种创新的时空卷积序列到序列模型，专为提高天气预报准确性而设计。该研究已由Elsevier旗下期刊《神经计算》收录发表。 STConvS2S：时空卷积序列到序列网络用于天气预报更新。随着架构的变化，我们发布了新的代码版本（发布日期为2020年11月）。该存储库包含了名为STConvS2S的新体系结构的开源实现。我们的方法仅使用3D卷积神经网络来处理基于时空数据的序列到序列任务，并且我们将结果与最新的相关架构进行了比较。在软件包安装方面，代码要求主要依赖于Python 3.6和PyTorch 1.0版本。关于其他具体需求，请参考相应的文档说明。为了以执行实验时相同的环境配置来安装软件包，可以运行以下命令： ``` cd config ./create-env.sh ``` 数据集部分：所有公开的数据集均可获取，并且需要放置在指定的文件夹中。需要注意的是，在前15个步骤的数据集中，输入和目标张量被存储在同一文件内以方便使用，并定义为具有相同的形状（样本数， 15 ，纬度，经度，1）。

基于STConvS2S的时空卷积序列预测在天气预报中的应用.rar

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本研究提出了一种基于STConvS2S模型的时空卷积序列预测方法，并将其应用于天气预报中，以提高预测精度和时效性。 STConvS2S是一种时空卷积序列到序列网络，用于天气预报任务。该模型采用3D卷积神经网络（CNN）来处理包含时空数据的序列到序列问题，并使用Python 3.6和PyTorch 1.0进行实现。为了在与实验相同的版本下安装所需的软件包，请运行以下命令：cd config./create-env.sh

利用卷积神经网络进行时间序列预测的MATLAB代码

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这段简介可以这样写：“利用卷积神经网络进行时间序列预测的MATLAB代码”提供了基于CNN的时间序列分析解决方案。该资源包含详细的注释和示例数据，适用于金融、气象等领域的趋势预测研究与应用开发。基于卷积神经网络的时间序列预测的MATLAB代码提供了一种有效的方法来处理时间序列数据，并可以应用于多种场景中的预测问题。这类方法利用了深度学习技术的强大功能，能够捕捉到复杂的数据模式并进行准确的未来趋势预测。通过使用卷积层，该模型特别擅长于提取时序特征，适用于金融、气象和医疗等领域的数据分析任务。

【CNN时序预测】利用卷积神经网络进行时间序列预测的MATLAB完整代码

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本资源提供了一套基于MATLAB实现的卷积神经网络（CNN）在时间序列预测中的应用示例和完整代码，适用于研究与学习。基于卷积神经网络（CNN）的时间序列预测是利用CNN模型处理时间序列数据并进行预测的一种方法。与传统的循环神经网络（RNN）相比，CNN在处理这类数据上具有一些独特的优势。以下是基于CNN的时间序列预测的基本步骤： 1. 数据准备：将时间序列数据集分为训练集和测试集。训练集用于构建和优化模型，而测试集则用来评估模型的性能。 2. 数据转换：由于CNN原本是为图像识别设计的，因此需要将原始的一维时间序列数据转化为二维图像形式以适应网络输入的要求。常见的方法包括滑动窗口法以及傅里叶变换等技术手段。 3. 构建CNN模型：该步骤涉及创建一个包含卷积层、池化层和全连接层在内的深度学习架构。其中，卷积操作用于捕捉时间序列中的局部模式特征；池化过程则有助于减少数据维度并提取关键信息；最终的全连接部分负责生成预测输出。 4. 模型训练：利用准备好的训练集对模型进行迭代优化，通过反向传播机制调整网络参数以最小化误差损失函数值。 5. 预测阶段：将测试集中的时间序列图像数据输入到已经经过充分调优的CNN架构中，从而获得预测结果。 6. 模型评估：通过对预测输出与实际观测值之间的差异进行量化分析（如计算均方根误差等），来评价模型的有效性和准确性。

基于MATLAB的卷积神经网络(CNN)在时间序列预测中的应用

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本研究探讨了利用MATLAB平台构建的卷积神经网络（CNN）模型，在处理和预测时间序列数据方面的效能。通过实验分析，验证了CNN在捕捉时间序列特征及趋势上的优越性。 1. 视频演示：本视频展示了如何使用Matlab实现卷积神经网络进行时间序列预测，并提供了完整的源码和数据。 2. 本段落介绍了基于单列数据的递归预测方法，即自回归模型在时间序列预测中的应用。 3. 在评估预测效果时采用了多种指标，包括R2、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）和RMSE（均方根误差）。 4. 文章还展示了拟合效果图以及散点图来直观地展示数据与模型之间的关系。 5. 数据格式要求为Excel 2018B及以上版本。

基于BP神经网络的时间序列预报

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本研究采用BP（反向传播）神经网络模型对时间序列数据进行预测分析。通过优化算法调整权重参数，提高模型对未来趋势的预测精度和可靠性。这是一篇国内的硕士论文，用于预测时间序列，属于基础知识资料，适合初学者阅读。

基于神经网络的时间序列预报方法

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本研究提出了一种基于神经网络的时间序列预测模型，旨在提高时间序列数据的预测精度和效率。通过深度学习技术，该方法能够有效捕捉时间序列中的复杂模式和长期依赖关系，并应用于多个领域的实际问题中，如金融、气象等，为决策提供有力支持。本段落提出了一种基于神经网络的时间序列预测优化算法。利用神经网络的并行处理能力和强大的非线性映射能力，可以有效地处理许多复杂的非线性信号问题。

天气数据的时间序列预测分析

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本研究聚焦于利用先进的统计与机器学习方法进行天气时间序列预测，旨在提高预报精度和时效性。通过深入分析历史气象数据，探索并建模天气变化趋势及周期性规律。时间序列预测是数据分析领域中的一个重要话题，在天气预报的应用场景中有广泛的研究与应用。这个压缩包文件似乎包含了一个使用Transformer模型进行天气数据预测的项目。Transformer模型最初由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，主要用于机器翻译任务。由于其强大的并行处理能力和对序列依赖性的捕捉能力，该模型也被广泛应用于时间序列预测领域。文件best_Transformer_trainModel.pth通常是一个保存训练好的模型参数的文件，在Python的PyTorch框架中用于存储神经网络模型的状态和权重信息。这意味着开发者已经训练了一个基于Transformer架构的最优模型，并将其保存下来以备后续使用。接下来是forecast.py，这个脚本很可能包含了实现预测功能所需的代码。在这个脚本中，开发者可能定义了数据预处理、模型构建、训练及验证等步骤。Transformer模型的训练通常涉及编码器和解码器两部分：编码器用于处理输入的时间序列数据；而解码器负责生成未来的序列值。 cehsi1.py文件则很可能包含了与数据处理和模型评估相关的代码，在其中开发者可能会进行诸如数据清洗、特征工程及性能评估等操作。这些步骤对于时间序列预测至关重要，因为它们涉及到如何有效地处理缺失值、异常值以及提取季节性和趋势性等相关信息。最后，“北京市.xls”是包含北京地区天气数据的Excel文件，这为训练和测试模型提供了基础的数据支持。这类数据通常包括日期、温度、湿度等气象指标，并且时间序列分析需要按照特定的时间顺序排列这些数据以捕捉周期性模式。综上所述，这个项目利用Transformer模型进行天气预测任务，涵盖了从模型训练到数据预处理及评估的一系列关键技术环节。通过加载best_Transformer_trainModel.pth模型并结合使用forecast.py和cehsi1.py文件中的代码，可以基于北京市.xls的数据来预测北京地区的未来天气状况。这是一个综合运用深度学习与时间序列分析的实际案例，在气象预报领域具有很高的参考价值。

基于VB的天气预报程序源代码

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本项目提供了一个用Visual Basic编写的天气预报程序源代码。用户可轻松获取实时天气信息，并具备界面友好、操作简便的特点。这段文字描述了一个用VB开发的天气预报程序源码，该程序能够搜索全国各地市的天气情况，并从新浪网站抓取相关数据。

基于LSTM的神经网络时间序列预测

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本研究利用长短期记忆(LSTM)神经网络模型进行时间序列预测，通过深度学习技术捕捉数据中的长期依赖关系，有效提高了预测精度和稳定性。 LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的RNN（循环神经网络），用于处理序列数据。传统神经网络模型从输入层到隐含层再到输出层是全连接的，并且各层之间的节点没有相互连接，这使得它们在处理时间序列问题时表现不佳。相比之下，RNN通过引入反馈机制来解决这一局限性，允许信息在网络中循环流动，从而更好地捕捉序列数据中的依赖关系和上下文信息。LSTM作为RNN的一种变体，则进一步改进了这种结构以克服长期依赖的问题，在多个应用场景中表现出色。

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STConvS2S：用于天气预报的时空卷积序列到序列网络的代码（发表于Neurocomputing, Elsevier）

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