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使用循环神经网络预测温度 简介 本文以天气时间序列数据集为例，讨论如何使用深度学习模型预测未来天气温度。 使用的是由德国耶拿马克思普朗克生物地球化学研究所的气象站记录。 数据每10分钟记录一次，共记录14种不同的量，如气温、气压、湿度、风向等，原始数据可追溯到2003年，本例只使用2009-2016年的数据。 数据 下载并解压数据略。 加载数据： data_dir = r'E:\practice\tf2\temperature' fname = os.path.join(data_dir, 'jena_climate_2009_ 阅读详情

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