基于PyTorch+Attention注意力机制实现天气变化的时间序列预测

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前言

大家好，我是阿光。

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

正在更新中~ ✨

🚨 我的项目环境：

平台：Windows10
语言环境：python3.7
编译器：PyCharm
PyTorch版本：1.8.1

💥 项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】

一、基于PyTorch+Attention注意力机制实现天气变化的时间序列预测

由于大气运动极为复杂,影响天气的因素较多，而人们认识大气本身运动的能力极为有限,因此天气预报水平较低.预报员在预报实践中,每次预报的过程都极为复杂,需要综合分析,并预报各气象要素,比如温度、降水等.现阶段,以往极少出现的极端天气现象越来越多,这极大地增加了预报的难度。

本项目使用自注意力机制网络Self-Attention训练一个网络模型，来预测在给定天气因素下，城市的温度变化。
基于PyTorch+Attention注意力机制实现天气变化的时间序列预测

二、数据集介绍

一个天气时间序列数据集，它由德国耶拿的马克思 • 普朗克生物地球化学研究所的气象站记录。在这个数文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-415871.html

到了这里，关于基于PyTorch+Attention注意力机制实现天气变化的时间序列预测的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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