温度模式预测：天气 - 使用人工神经网络的温度模式预测和异常识别-matlab开发
温度预测是当今世界最重要和最具挑战性的任务之一。 温度预测是气象学家试图预测未来某个时间的大气状态。 本文介绍了使用历史数据集进行天气预报的研究。 由于大气格局是复杂的非线性系统，传统方法效率不高。 人工神经网络是解决此类问题的一种有影响力的方法。 提议的人工神经网络通过应用不同的传递函数、隐藏层和神经元来预测一年 365 天的温度来评估开发模型的性能。 用于适当模型选择的标准是均方误差 (MSE)。 与类似的研究相反，论文中建议的数据模型和工作流程产生了较小的 MSE（即更准确的结果），同时降低了计算复杂性（即更好的性能）。
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