💥项目专栏：【深度学习时间序列预测案例】零基础入门经典深度学习时间序列预测项目实战（附代码+数据集+原理介绍）

一                   、数据集介绍

🌈 本专栏使用的数据集为 风速预测的时间序列数据  
  
  
  
  
  
  
  
  
 ，该数据集包含一个气象站内嵌入的5个天气变量传感器阵列的 6574 个每日平均样本                   。该设备位于油田21M处的一个非常空旷的区域 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
。

🌈 数据记录时间为 1961-01-01 - 1978-12-31 
  
  
  
  
  
  
  
  
  ，提供了Ground Truth日平均降水量 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
、最高和最低温度以及草地最低温度

















。

🌈 在这个数据集中


 


 


 


 


 


 


 


 


 

，每天记录 8 个不同的天气统计量（比如气温

















、气压
  
  
  
  
  
  
  
  
  
 、湿度 
  
  
  
  
  
  
  
  
 、风速等） 
 
 
 
 
 
 
 
 
，时间间隔为1天  
   
   
   
   
   
   
   
   
   ，也就是每天的数据为1个样本

 

 

 

 

 

 

 

 

 
，每个样本的特征维度为8
  
  
  
  
  
  
  
  
  
 。

🌈 注意：如果没有特殊任务需求
 

 

 

 

 

 

 

 

 

，专栏中的每个项目都使用这个数据集方便学习                   ，建议初学者使用本文的数据集
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 ，方便项目调试


















，如果理解之后可以换成自己的数据集                            ，例如股票类 


 


 


 


 


 


 


 


 


 
、电力负荷类这种时序数据集 
  
  
  
  
  
  
  
  
 。

数据集样式如下：

WIND IND.1 RAIN IND.2 T.MAX