Forecast_LSTM 该程序旨在对温度执行时间序列预测。 在sqlite3文件database.db测试数据 先决条件 Python3 点子 火炬 大熊猫 Tqdm 密谋 用法 首先，将cd转到目录，然后运行python3 train.py或python3 train2.py 。 作者 ÍcaroLorran Lopes Costa- （ ）

本课题是在BP神经网络温度预测的基础上进行优化，加入PSO算法，结果中R^2、MSE等参量明显比BP神经网络单独预测效果好的许多。

论文以温室内外的气象数据为输入量， 以温室内温湿度等气象因子为输出量， 使用改进 ＰＳＯ 算法优化的 ＲＢＦ 神经网络构建温室内环境温湿度的预测模型。通过实验对预测模型进行仿真测试与性能评估， 验证该方法的可行性和有效 性。该模型数据获取方便、 所需参数少、 模拟精度高， 为温室内极端温度的预测、 调控和管理优化提供了科学依据

温度预测数据集（每日平均气温）

阻尼最小二乘法matlab代码预测风速 准备资料 用于训练的数据集是从伦敦气象数据获得的。 我已经准备好Excel工作表中的数据，并在MATLAB中以矩阵形式读取数据。 数据中有很多功能，我需要选择相关数据进行培训。 特定时期内的温度和平均温度等特征是重要特征。 我排除了诸如风向和阵风等特征，因为这些特征与风速的相关性最小。 数据中没有显示的另一个重要功能，但我添加的是数据的月份，因为季节对风速有重大影响。 最后，所有功能都集成在excel工作表中并从MATLAB中读取。 训练 我使用的数据集有5个要素作为输入。 使用“ fitnet”功能生成神经网络。 在我们的代码中，fitnet函数训练一个神经网络，该神经网络具有两个隐藏层以及输入和输出层。 网络的第一层有5个神经元，它充当输入层，并向其提供了样本数据的矢量。 引入了两个分别具有10和5个神经元的隐藏层，以使网络能够学习数据集中的复杂数学关系。 我已使用LM反向传播方法进行训练。 Levenberg-Marquardt算法（也称为阻尼最小二乘方法）经过专门设计，可与采用平方误差总和形式的损失函数配合使用。 考虑一个损失函数，它可以

本课题是在之前BP预测温度的基础上进行优化，加入GA（遗传算法），其中MSE、R^2等参量明显比BP网络单独预测效果好的许多

求助BP神经网络温度预测问题-MATLAB实现BP神经网络的煤炭需求预测.pdf 想做温度预测的问题。每5分钟取一个数据，如果知道12个小时数据，来预测接下来一个小时的温度，不知道BP神经网络可不可以实现？ 不知道，输入层，隐层，输出层分别的神经元个数如何选取？隐层的个数如何确定？

csv数据文件。https://blog.csdn.net/qq_40229367/article/details/88526749#comments_12052079。基于随机森林做回归任务（数据预处理、MAPE指标评估、可视化展示、特征重要性、预测和实际值差异显示图）

本课题是在BP神经网络温度预测的基础上进行优化，加入PSO算法，结果中R^2、MSE等参量明显比BP神经网络单独预测效果好的许多。