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 были бы ваши классы для классификации.

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