根据数据集中的多个特征进行训练,使得网络模型根据特征可以预测气温。
2022-12-26 11:25:24 4KB AI 人工智能 机器学习 temps
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神经网络预测天气的气温数据集,包括了:year,moth,day,week分别表示的具体的时间;temp_2:前天的最高温度值;temp_1:昨天的最高温度值;average:在历史中,每年这一天的平均最高温度值;actual:这就是我们的标签值了,当天的真实最高温度;friend:这列用不到暂不用管
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year month day week temp_2 temp_1 average actual friend 0 2016 1 1 Fri 45 45 45.6 45 29 1 2016 1 2 Sat 44 45 45.7 44 61 2 2016 1 3 Sun 45 44 45.8 41 56 3 2016 1 4 Mon 44 41 45.9 40 53 4 2016 1 5 Tues 41 40 46.0 44 41 以上是实例,资源包完整
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ncdc处理结果,2020年均气温数据
2021-12-09 16:07:06 100KB arcgis 年均气温
神经网络回归预测--气温数据
2021-11-26 18:10:05 11KB 回归预测
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中国气象气温数据2013-2017年.zip
2021-09-07 14:02:53 11.29MB GIS
根据美国气候研究中心(NCEP/NCAR)全球近地表月平均气温要素数据结合数字高程模型(DEM)、归一化植被指数(NDVI)以及地理位置等要素之间的定量关系,建立点至公里统计降尺度回归树模型,计算出中国2000年1月-2010年12月1km空间分辨率月平均气温模型计算数据集。利用中国380个气象站点观测数据对其结果进行对比分析和验证,最终得到中国11年间、1km分辨率、月平均气温数据集。该数据是可持续更新的中国公里网格月平均气温数据集。
根据美国气候研究中心(NCEP/NCAR)全球近地表月平均气温要素数据结合数字高程模型(DEM)、归一化植被指数(NDVI)以及地理位置等要素之间的定量关系,建立点至公里统计降尺度回归树模型,计算出中国2000年1月-2010年12月1km空间分辨率月平均气温模型计算数据集。利用中国380个气象站点观测数据对其结果进行对比分析和验证,最终得到中国11年间、1km分辨率、月平均气温数据集。该数据是可持续更新的中国公里网格月平均气温数据集。
根据美国气候研究中心(NCEP/NCAR)全球近地表月平均气温要素数据结合数字高程模型(DEM)、归一化植被指数(NDVI)以及地理位置等要素之间的定量关系,建立点至公里统计降尺度回归树模型,计算出中国2000年1月-2010年12月1km空间分辨率月平均气温模型计算数据集。利用中国380个气象站点观测数据对其结果进行对比分析和验证,最终得到中国11年间、1km分辨率、月平均气温数据集。该数据是可持续更新的中国公里网格月平均气温数据集。
根据美国气候研究中心(NCEP/NCAR)全球近地表月平均气温要素数据结合数字高程模型(DEM)、归一化植被指数(NDVI)以及地理位置等要素之间的定量关系,建立点至公里统计降尺度回归树模型,计算出中国2000年1月-2010年12月1km空间分辨率月平均气温模型计算数据集。利用中国380个气象站点观测数据对其结果进行对比分析和验证,最终得到中国11年间、1km分辨率、月平均气温数据集。该数据是可持续更新的中国公里网格月平均气温数据集。