使用卷积神经网络Pytorch实现空气质量与天气预测

RNN卷积神经网络，LSTM，是使用matlab实现的，简单的模拟。欢迎大家来下载。

空气质量预监测已成为一种迫切需求,而这是一个复杂的系统工程。从基于大数据的智能决策角度研究智能空气指数预测,引入流行的分类算法,挖掘历史数据隐含的信息,实现空气质量预测;构建了基于物联网的空气质量监测

基于深度学习的空气质量预测方法研究，郭豪，孙岩，随着深度学习的进一步发展，该项技术也日益改善着人类的生活方式。在空气质量预测方面，可观测的数据量呈现几何倍数的大幅增长，

本文介绍了基于Matlab的卷积神经网络（CNN）在时间序列预测方面的实现与评估。提供了完整的源码和数据，以支持读者深入了解该技术的应用。针对单列数据，文章采用递归预测方法，具体应用了自回归技术来完成

差分光学吸收光谱技术,简称DOAS技术。DOAS技术作为一种空气监测系统在欧盟范围内得到了广泛的认可。

Pytorch实现前馈神经网络fnn和卷积神经网络cnn,基于mnist数据集进行训练测试,实现手写数字识别,可以自定义28*28图片进行测试。详细。

基于OceanConnect平台和Android操作系统,以STM32L431Rx单片机为主控制器,采用NB-IOT技术建立了一种室内空气质量检测系统。该系统使用温湿度传感器DHT11、夏普光学灰尘传

Klimerko::cloud:DIY空气质量测量装置

本资源是利用python爬取真气网上北京、上海和广州三大城市2013年12月至2019年11月空气质量历史数据,爬虫代码可以在博主的博客中找到,希望对大家有用。

文本菜单，但不是dos环境的，比较直观，有输出报表功能，运行后可以用鼠标操作，直接代码文件，报告什么的就不传了。