这篇文章主要介绍了PyTorch怎么搭建ANN实现时间序列风速预测的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇PyTorch怎么搭建ANN实现时间序列风速预测文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。数据集为Barcelona某段时间内的气象数据，其中包括温度、湿度以及风速等。本文将简单搭建来对风速进行预测。对于风速的预测，除了考虑历史风速数据外，还应该充分考虑其余气象因素的影响。因此，我们根据前24个时刻的风速+下一时刻的其余气象数据来预测下一时刻的风速。数据预处理阶段，主要将某些列上的文本数据转为数值型数据，同时对原始数据进行归一化处理。文本数据如下所示：经过转换后，上述各个类别分别被赋予不同的数值，比如”sky is clear”为免费云主机域名0，”few clouds”为1。利用当前时刻的气象数据和前24个小时的风速数据来预测当前时刻的风速：任意输出其中一条数据：数据被划分为三部分：Dtr、Den以及Dte，Dtr用作训练集，Dte用作测试集。ANN模型搭建如下：可以看到，模型定义的代码段为：第一层全连接层输入维度为38（前24小时风速+14种气象数据），输出维度为64；第二层输入为64，输出128；第三层输入为128，输出为1。测试：ANN在Dte上的表现如下表所示：关于“PyTorch怎么搭建ANN实现时间序列风速预测”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“PyTorch怎么搭建ANN实现时间序列风速预测”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注百云主机行业资讯频道。
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