文章目录0前言2项目简介3开始分析3.1海洋对当地气候的影响3.2导入数据集3.3温度数据分析3.4湿度数据分析3.5风向频率玫瑰图3.6计算风速均值的分布情况4最后0前言🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩天气数据分析与可视化天气预测lstm🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分🧿选题指导,项目分享：https://gitee.com/
我有一个数据集X，它包含N=4000个样本，每个样本包含d=2个特征(连续值)，跨越t=10次步骤。在时间步11，我也有每个样本的相应“标签”，它们也是连续值。目前我的数据集的形状是X:[4000,20]，Y:[4000]。我想使用TensorFlow训练一个LSTM来预测Y的值(回归)，给定d特征的10个先前输入，但我很难在TensorFlow中实现这一点。我目前遇到的主要问题是了解TensorFlow如何期望输入被格式化。我见过各种例子，例如this，但这些示例处理一大串连续的时间序列数据。我的数据是不同的样本，每个样本都是独立的时间序列。 最佳答案
我有一个数据集X，它包含N=4000个样本，每个样本包含d=2个特征(连续值)，跨越t=10次步骤。在时间步11，我也有每个样本的相应“标签”，它们也是连续值。目前我的数据集的形状是X:[4000,20]，Y:[4000]。我想使用TensorFlow训练一个LSTM来预测Y的值(回归)，给定d特征的10个先前输入，但我很难在TensorFlow中实现这一点。我目前遇到的主要问题是了解TensorFlow如何期望输入被格式化。我见过各种例子，例如this，但这些示例处理一大串连续的时间序列数据。我的数据是不同的样本，每个样本都是独立的时间序列。 最佳答案
我的输入只是一个包含339732行和两列的csv文件:第一个是29个特征值，即X第二个是二进制标签值，即Y我正在尝试在堆叠LSTM模型上训练我的数据:data_dim=29timesteps=8num_classes=2model=Sequential()model.add(LSTM(30,return_sequences=True,input_shape=(timesteps,data_dim)))#returnsasequenceofvectorsofdimension30model.add(LSTM(30,return_sequences=True))#returnsaseque
我的输入只是一个包含339732行和两列的csv文件:第一个是29个特征值，即X第二个是二进制标签值，即Y我正在尝试在堆叠LSTM模型上训练我的数据:data_dim=29timesteps=8num_classes=2model=Sequential()model.add(LSTM(30,return_sequences=True,input_shape=(timesteps,data_dim)))#returnsasequenceofvectorsofdimension30model.add(LSTM(30,return_sequences=True))#returnsaseque
我一直试图理解https://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent的示例代码您可以在https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/rnn/ptb/ptb_word_lm.py找到(使用tensorflow1.3.0。)我总结了(我认为是)我的问题的关键部分，如下:size=200vocab_size=10000layers=2#input_.input_dataisa2Dtensor[batch_size,num_steps]of#wordids,from1to10000ce
我一直试图理解https://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent的示例代码您可以在https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/rnn/ptb/ptb_word_lm.py找到(使用tensorflow1.3.0。)我总结了(我认为是)我的问题的关键部分，如下:size=200vocab_size=10000layers=2#input_.input_dataisa2Dtensor[batch_size,num_steps]of#wordids,from1to10000ce
给定一个训练有素的LSTM模型，我想对单个时间步执行推理，即以下示例中的seq_length=1。在每个时间步之后，需要为下一个“批处理”记住内部LSTM(内存和隐藏)状态。在推理的最开始，在给定输入的情况下计算内部LSTM状态init_c,init_h。然后将它们存储在传递给LSTM的LSTMStateTuple对象中。在训练期间，每个时间步都会更新此状态。但是，对于推理，我希望state保存在批处理之间，即初始状态只需要在最开始时计算，之后LSTM状态应该在每个“批处理”之后保存(n=1)。我发现了这个相关的StackOverflow问题:Tensorflow,bestwaytos
给定一个训练有素的LSTM模型，我想对单个时间步执行推理，即以下示例中的seq_length=1。在每个时间步之后，需要为下一个“批处理”记住内部LSTM(内存和隐藏)状态。在推理的最开始，在给定输入的情况下计算内部LSTM状态init_c,init_h。然后将它们存储在传递给LSTM的LSTMStateTuple对象中。在训练期间，每个时间步都会更新此状态。但是，对于推理，我希望state保存在批处理之间，即初始状态只需要在最开始时计算，之后LSTM状态应该在每个“批处理”之后保存(n=1)。我发现了这个相关的StackOverflow问题:Tensorflow,bestwaytos
我正在尝试构建一个LSTM自动编码器，目标是从序列中获取固定大小的向量，该向量尽可能好地表示该序列。这个自动编码器由两部分组成:LSTM编码器:接受一个序列并返回一个输出向量(return_sequences=False)LSTM解码器:获取一个输出向量并返回一个序列(return_sequences=True)所以，最后，编码器是多对一LSTM，解码器是一对多LSTM。图片来源:AndrejKarpathy在高层次上，编码看起来像这样(类似于here的描述):encoder=Model(...)decoder=Model(...)autoencoder=Model(encoder.i
