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Update Task3 模型建立之CNN+LSTM.ipynb

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Harold-Ran 2021-10-21 15:08:58 +08:00 committed by GitHub
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commit d70cfb5706
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GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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Task3 模型建立之CNN+LSTM.ipynb
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@ -375,10 +375,10 @@
"\n", "\n",
"由于每条数据在时间上有重叠，我们取数据的前12个月拼接起来，就得到了长度为（数据条数×12个月）的序列数据，如图1所示：\n", "由于每条数据在时间上有重叠，我们取数据的前12个月拼接起来，就得到了长度为（数据条数×12个月）的序列数据，如图1所示：\n",
"\n", "\n",
"<img style=\"float: center;\" src=\"图1.png\" width=\"70%\">\n", "<img style=\"float: center;\" src=\"Task3-图1.png\" width=\"70%\">\n",
"\n", "\n",
"然后我们以每个月为起始月，接下来的12个月作为模型输入X，后24个月的Nino3.4指数作为预测目标Y构建训练样本，如图2所示：\n", "然后我们以每个月为起始月，接下来的12个月作为模型输入X，后24个月的Nino3.4指数作为预测目标Y构建训练样本，如图2所示：\n",
"<img style=\"float: center;\" src=\"图2.png\" width=\"70%\">\n", "<img style=\"float: center;\" src=\"Task3-图2.png\" width=\"70%\">\n",
"\n", "\n",
"需要注意的是，CMIP数据提供了不同的拟合模式，只有在同种模式下各个年份的数据在时间上是连续的，因此同种模式的数据才能在时间上拼接起来，除去最后11个月不能构成训练样本外，滑窗最终能获得的训练样本数量可以按以下方式计算得到：\n", "需要注意的是，CMIP数据提供了不同的拟合模式，只有在同种模式下各个年份的数据在时间上是连续的，因此同种模式的数据才能在时间上拼接起来，除去最后11个月不能构成训练样本外，滑窗最终能获得的训练样本数量可以按以下方式计算得到：\n",
"\n", "\n",