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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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简介：
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

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  • 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
     
  • 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。
     
  • 基于时空优化的多尺度卷积神经网络在空气质量预测中的应用.pdf
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    本文探讨了一种结合时空优化技术的多尺度卷积神经网络模型在空气质量预测中的应用，通过实验验证了其有效性和优越性。 本资源主要介绍了一种基于时空优化的多尺度卷积神经网络空气质量预测模型，旨在提高对未来空气质量变化趋势的准确预报。 首先，该模型应用了时空优化技术来同时考虑时间和空间维度对空气污染的影响。由于这些因素都直接影响着空气质量的变化情况，因此通过结合这种优化方法可以更好地捕捉到影响空气质量的关键变量和模式，并进一步提升预测效果。 其次，在多尺度卷积神经网络方面，这一深度学习架构特别适用于处理包含多种规模特征的数据集。例如在空气质量预报中，它能够识别出诸如气象条件、交通流量以及工业排放等不同因素对空气污染的贡献程度，从而实现更精准的结果输出。 此外，该模型还被用于实施具体的空气质量预测任务，并且具有广泛应用前景于环境监测与管理领域。通过提供高精度的数据支持和趋势分析能力，它有助于提前预警可能发生的严重污染事件并采取相应措施加以应对。 同时值得注意的是，在当前环境下广泛采用深度学习技术来处理大规模的环保数据已经成为一种重要手段；而机器学习算法同样可以有效应用于空气质量预测任务中以揭示潜在规律性特征。通过构建合理的数学模型和利用专家知识，这些方法都能够为环境保护提供有力的数据支持与决策依据。
     
  • LSTM在TensorFlow中的天气预测与时间序列分析_lstm预测
    优质
    本项目利用长短期记忆网络（LSTM）模型，在TensorFlow框架下进行天气预测及时间序列数据分析，展示了LSTM在模式识别和未来趋势预测方面的强大能力。 通过对过去14年的天气预报数据（包括温度、风速和累计降雨量）进行分析，预测未来6年内的温度、风速和累计降雨量。
     
  • 基于QT的QML天气预报应用程序
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    本应用是一款基于QT框架开发的QML天气预报程序，提供直观便捷的用户界面和实时精准的气象信息。 基于QT的天气预报项目适合初学者参考。目前类封装部分还有待改进，计划在将来进一步完善。
     
  • 天气预报-Java应用程序
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    本Java应用程序提供精准的实时天气信息与未来七天的天气预报，功能包括温度、湿度、风速及紫外线指数等详细数据展示。 天气预报-使用API的Java应用程序（演示版） 所需库：请根据实际需求自行查找相关文档或官方资料获取必要的库文件。
     
  • 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Android平台的天气预报应用
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    这是一款专为Android设备设计的高效、便捷天气预报应用，提供实时与未来天气信息，帮助用户轻松应对每一天。 基于Android的天气预报APP 1. 包含源程序。 2. 课题设计仅供参考学习使用，可以在此基础上进行扩展和完善。 3. 开发环境：Android Studio 1.5 4. 涉及技术点包括获取天气信息、绘制天气信息。 该项目我已经测试过可以直接运行。希望对您有所帮助！
     
  • 基于Android平台的天气预报应用
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    这是一款专为Android设备打造的天气预报应用，提供实时、准确的气象信息和未来一周的详细天气预测。用户可以轻松查看温度、湿度等数据，并设置多个地点关注不同城市的天气变化，助力您的日常出行安排。 本项目基于Java语言，在Android 5.0平台上开发的一款手机应用程序。采用了XmlPullParser技术解析XML数据文件，并使用MD5算法对密码进行加密处理；通过SharedPreferences保存用户密码，利用SQLite数据库存储报备信息、个人资料以及视频播放记录等数据；地图功能借助高德地图官方SDK实现，轮播图采用Fragment组件构建，课程列表则由自定义的Adapter支持展示。此外，在主界面及其他部分使用了普通View视图元素，并且项目中还采用了OkHttp技术进行网络请求操作。