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项目简介
本项目使用Python和TensorFlow进行天气数据的分析与预测。核心目标是从原始天气数据里提取有价值信息，将其转化为时间序列数据，再借助递归神经网络（RNN）模型对未来天气状况（特别是气温和湿度）进行预测。
项目的主要特性和功能
- 数据预处理：具备多种工具，可把原始JSON天气数据转换为Pandas DataFrame或CSV格式，方便后续分析与模型训练。
- 时间序列处理：能够将天气数据转换为时间序列格式，便于RNN模型开展预测工作。
- 模型训练与优化：采用SimpleRNN模型进行天气预测，通过超参数搜索来优化模型性能。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件，并具备Python编程环境。
1. 安装必要的Python库：
sh
pip install pandas tensorflow
2. 配置相关参数：
根据项目的README或文档，配置数据路径、模型参数等。
3. 运行主程序：
运行Weather.py开始数据预处理、模型训练和预测。
sh
python Weather.py
需注意，具体步骤可能会依据项目的实际需求和配置而有所变化。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】