
爬取全国各地气温数据相关信息
摘要
利用深度学习技术,致力于气温变化的预测与分析。为实现这一目标,构建了五种回归模型
进行系统地对比分析,分别是三层感知机 MLP、长短期记忆网络(LSTM)、随机森林回归、
决策树回归以及线性回归,以期全面探究各种模型在气温预测中的准确性。经过严格的模型
训练,深入剖析了各模型在气温预测任务中的性能差异。综合考量预测效果和准确率等关键
指标,研究结果显示长短期记忆网络(LSTM)在性能和准确率上均表现最佳。同时,为方
便用户直观查看预测结果,本文还特别开发了一款图形化用户界面(GUI),从而实现了气
温预测结果的可视化展示。
运行:
python key_predictions.py
ps: requirements.txt 中包仅供参考,不需要全部安装,个人电脑未区分环境.
最终结果如下图: