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上传时间: 2021-11-27 23:42:15
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本文探讨了三种用于天气预报的机器学习模型,即支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN) 和基于时间序列的循环神经网络 (RNN)。 它还讨论了为取得成果而采取的步骤。 RNN 使用时间序列以及线性 SVC 和五层神经网络来预测天气。 根据预测值和实际值之间的均方根误差对这些模型的结果进行分析和比较。 对于天气预报,本文使用 Pandas、NumPy、Keras、Git、Matplotlib、TensorFlow、Anaconda 和 Google Cloud Services。 发现基于时间序列的 RNN 在预测天气方面做得最好