时间序列数据广泛存在于量化交易， 回归预测等机器学习应用， 是最常见的数据类型。所以这里通过墨尔本十年气温变化预测的任务来整理一个时间序列数据挖掘的模板，方便以后查阅方便。这个模板可以用在大部分的时间序列预测任务，从股票价格波动，到四季气温变化， 从大桥沉降预测，到城市用电预警等。 通过本模板，可以掌握sklearn中常用的工具包以及深度神经网络的搭建Keras，能够学习到处理时间序列的方式，里边还包含了大量的数据可视化的套路。
2021-04-29 11:48:49
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ARIMA模型在气温预报中的应用--以延安地区为例，李双，王君兰，根据延安1961-2000年共40年的七月份月平均气温数据资料分别利用差分自回归移动平均法（ARIMA）对延安2001-2004年七月份月平均气温值做预�
2021-04-28 20:26:01
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文中利用Arc GIS软件,分别采用反距离权重、样条函数和普通克里格法对1982年全国684个气象台站观测的年均气温数据进行空间插值,并对每种插值方法产生的结果进行对比。通过研究发现,对于给定数据的年均气温插值而言,普通克里格法效果最好。该研究采用效果较好的普通克里格法生成了陕西省年均气温的预测表面模型,并分析了陕西省年均气温的空间变异规律。
2021-04-13 09:24:59
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神经网络预测天气的气温数据集，包括了：year,moth,day,week分别表示的具体的时间；temp_2：前天的最高温度值；temp_1：昨天的最高温度值；average：在历史中，每年这一天的平均最高温度值；actual：这就是我们的标签值了，当天的真实最高温度；friend：这列用不到暂不用管
2021-02-20 09:44:24
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随机森林气温预测数据+代码.zip随机森林气温预测数据+代码.zip随机森林气温预测数据+代码.zip随机森林气温预测数据+代码.zip随机森林气温预测数据+代码.zip
2021-02-03 12:10:12
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该资源中收集了1880年到2019年，一共140年的全球平均气温，对于气象研究方面的工作人员有一定的帮助。
2021-01-28 01:35:07
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