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CSV文件中的气温预测数据集

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简介：
本数据集包含一系列CSV格式文档，记录了全球多个地点的历史气温信息及标签化的天气模式，旨在支持气温趋势分析与未来短期气温预测的研究和应用。 气温预测数据集包含在CSV文件中。

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  • CSV文件中的气温预测数据集
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    本数据集包含一系列CSV格式文档，记录了全球多个地点的历史气温信息及标签化的天气模式，旨在支持气温趋势分析与未来短期气温预测的研究和应用。 气温预测数据集包含在CSV文件中。
     
  • 每日平均气温的温度预测数据集
    优质
    该数据集包含每日平均气温的详细预测记录，涵盖多种地理位置信息。适合用于气象研究及模型训练，助力提升天气预报准确性。 温度预测数据集包含每日平均气温的数据。
     
  • 中国2014-2018年空气质量CSV数据集文件数据
    优质
    该数据集包含中国2014至2018年间各城市的空气质量记录，以CSV格式存储，内容详尽地描述了PM2.5、PM10等关键指标的变化趋势。 全国2014-2018年空气质量数据集包含55万条记录，字段包括时间、城市名称、AQI指数、PM2.5浓度、PM10浓度、SO2浓度、NO2浓度、CO浓度、O3浓度以及主要污染物。
     
  • 用于天气预报的气温数据集基于神经网络预测
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    本项目构建了一个专为天气预报设计的气温数据集，并探索了利用神经网络进行温度预测的有效性，旨在提升短期天气预报的准确性。 神经网络预测天气的气温数据集包括以下字段：year、month、day 和 week 分别表示具体的时间；temp_2 表示前天的最高温度值；temp_1 表示昨天的最高温度值；average 是每年这一天的历史平均最高温度值；actual 为当天的真实最高温度，即我们的标签数据。friend 这一列暂时不需要使用。
     
  • Python天气数据CSV文件
    优质
    本资源为使用Python编写的脚本，用于自动收集并导出气象站的实时天气信息至CSV格式文件中，便于数据分析与存储。 在学习Python中的CSV分析时，使用天气相关的CSV文件是一个不错的选择。
     
  • 交通流量预测的CSV数据集
    优质
    此数据集包含用于交通流量预测的CSV文件，记录了特定地点不同时段内的车流信息，适用于机器学习模型训练与测试。 交通流量预测数据集CSV文件包含用于分析和建模的交通相关数据。
     
  • 风力发电预测的CSV数据集
    优质
    本数据集包含用于风力发电预测的各类气象和运行参数，旨在支持研究者开发更精确的风电输出预测模型。 构建风电功率预测模型，利用测风塔采集的风速、风向、气温、气压及湿度数据进行发电功率预测。 CSV文件格式如下： 第一列为时间； 中间列包含10米、30米、50米和70米高度处的风速与风向信息以及气温、气压和湿度等特征； 最后一列表示风电场发电功率的预测值。 具体的数据包括以下内容： - 10m, 30m, 50m 和70m 的风速（WS） - 30m, 50m 和70m 的风向（DIR） - 龙骨高度处的风速和风向 (WSHUB, DIRHUB) - 气温(TEMP)、气压(PRESSURE)以及相对湿度(RH) 示例列名： TIME, WS10, DIR10, WS30, DIR30, WS50, DIR50, WS70, DIR70, WSHUB, DIRHUB, TEMP, PRESSURE,RH
     
  • 风力发电预测的CSV数据集
    优质
    本数据集包含用于风力发电预测的相关CSV文件，记录了详尽的历史气象及发电信息，旨在支持研究人员与工程师开发更精准的风电预测模型。 构建风电功率预测模型，利用测风塔采集的风速、风向、气温、气压及湿度数据进行发电功率预测。 CSV格式文件结构如下： 第一列为时间； 中间列包含10米、30米、50米和70米高度处的风速（WS）与相应方向（DIR），以及龙骨高度处的风速（WSHUB）、方向（DIRHUB）、气温（TEMP）、气压（PRESSURE）及湿度（RH）； 最后一列为预测值。 数据说明： 使用测风塔中的测量信息，包括不同高度层的风速和风向、气象参数如温度、压力与相对湿度。
     
  • 中国2014-2018年空气质量CSV数据集.csv
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    本数据集包含中国2014至2018年间各城市的空气质量记录，涵盖PM2.5、二氧化硫等关键指标，适用于环境研究与数据分析。 全国2014-2018年空气质量数据集包含55万条记录，字段包括时间、城市名称、AQI值、PM2.5浓度、PM10浓度、SO2浓度、NO2浓度、CO浓度、O3浓度以及主要污染物类型。