基於RNN(循環神經網絡)的北京霧霾天氣指數的預測（keras實現RNN,LSTM神經網絡算法)

隨着科學技術的發展，人們渴望對天氣有一定的掌握空間，從古代的夜觀天象到如今的氣象衛星，人類在對天氣的預測上不斷的進步與發展，本文將運用循環神經網絡實現對天氣情況的初步預測，循環神經網絡是人工智能領域深度學習的一種算法，基於對時間序列事情的處理能達到特別好的效果，而天氣影響因素恰恰是基於時間序列的。我們通過神經網絡模型對影響天氣因素的學習，比如：風速、風向、露點溫度、（大氣）壓力等一系列外觀因素可以

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