利用神经网络进行天气预报

Question

我正在尝试使用Backpropagation编写一个天气预报程序。我有温度，湿度，风速，海平面压力等不同参数的数据。我为输入层设置了4个参数（4个节点）（温度，湿度，风速，海平面压力）。

现在我对输出/目标的含义感到困惑。每月/季节性划分是必要的吗？ 我如何规范化这4个不同的参数（介于-1到1之间）？

Answer 1

您可以将此视为多类分类问题。让我们说你想预测天气是晴天，下雨，多云，多风。这些将是您的分类类。

您可以通过以下公式对输入要素进行标准化：（x-xbar）/ mu，其中xbar是要素的平均值，mu是要素的stdev。