Прогнозирование погоды с использованием нейронной сети

Question

Я пытаюсь написать программу для прогнозирования погоды с использованием Backpropagation. У меня есть данные о различных параметрах, таких как температура, влажность, скорость ветра, давление на уровне моря и т. Д. Я установил 4 параметра (4 узла) для входного слоя (температура, влажность, скорость ветра, давление на уровне моря).

Теперь я запутался в том, что будет выходом / целью. Ежемесячное / сезонное разделение необходимо? И как я могу нормализовать эти 4 различных параметра (от -1 до 1)?

Answer 1

Вы можете рассматривать это как проблему классификации нескольких классов.Допустим, вы хотите предсказать, будет ли погода солнечной, дождливой, облачной, ветреной.Это будут ваши классы для классификации.

Вы можете нормализовать входные объекты по формуле: (x-xbar) / mu, где xbar - это среднее значение объекта и его значение.