这篇文章主要介绍了如何使用PyTorch搭建CNN实现风速预测，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
数据集
数据集为Barcelona某段时间内的气象数据，其中包括温度、湿度以及风速等。本文将利用CNN来对风速进行预测。
特征构造
对于风速的预测，除了考虑历史风速数据外，还应该充分考虑其余气象因素的影响。因此，我们根据前24个时刻的风速+下一时刻的其余气象数据来预测下一时刻的风速。
一维卷积
我们比较熟悉的是CNN处理图像数据时的二维卷积，此时的卷积是一种局部操作，通过一定大小的卷积核作用于局部图像区域获取图像的局部信息。图像中不同数据窗口的数据和卷积核做inner product（内积）的操作叫做卷积，其本质是提纯，即提取图像不同频段的特征。
上面这段话不是很好理解，我们举一个简单例子：
假设最左边的是一个输入图片的某一个通道，为5 × 5 5 \times55×5，中间为一个卷积核的一层，3 × 3 3 \times33×3，我们让卷积核的左上与输入的左上对齐，然后整个卷积核可以往右或者往下移动，假设每次移动一个小方格，那么卷积核实际上走过了一个3 × 3 3 \times33×3的面积，那么具体怎么卷积？比如一开始位于左上角，输入对应为（1， 1， 1；-1， 0， -3；2， 1， 1），而卷积层一直为（1， 0， 0；0， 0， 0；0， 0， -1），让二者做内积运算，即1 * 1+（-1 * 1）= 0,这个0便是结果矩阵的左上角。当卷积核扫过图中阴影部分时，相应的内积为-1，如上图所示。
因此，二维卷积是将一个特征图在width和height两个方向上进行滑动窗口操作，对应位置进行相乘求和。
相比之下，一维卷积通常用于时序预测，一维卷积则只是在width或者height方向上进行滑动窗口并相乘求和。 如下图所示：
原始时序数为：(1, 20, 15, 3, 18, 12. 4, 17)，维度为8。卷积核的维度为5，卷积核为：(1, 3, 10, 3, 1)。那么将卷积核作用与上述原始数据后，数据的维度将变为：8-5+1=4。即卷积核中的五个数先和原始数据中前五个数据做卷积，然后移动，和第二个到第六个数据做卷积，以此类推。
数据处理
1.数据预处理
数据预处理阶段，主要将某些列上的文本数据转为数值型数据，同时对原始数据进行归一化处理。文本数据如下所示：
经过转换后，上述各个类别分别被赋予不同的数值，比如"sky is clear"为0，"few clouds"为1。
def load_data():
global Max, Min
df = pd.read_csv('Barcelona/Barcelona.csv')
df.drop_duplicates(subset=[df.columns[0]], inplace=True)
# weather_main
listType = df['weather_main'].unique()
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
dic = dict.fromkeys(listType)
for i in range(len(listType)):
dic[listType[i]] = i
df['weather_main'] = df['weather_main'].map(dic)
# weather_description
listType = df['weather_description'].unique()
dic = dict.fromkeys(listType)
for i in range(len(listType)):
dic[listType[i]] = i
df['weather_description'] = df['weather_description'].map(dic)
# weather_icon
listType = df['weather_icon'].unique()
dic = dict.fromkeys(listType)
for i in range(len(listType)):
dic[listType[i]] = i
df['weather_icon'] = df['weather_icon'].map(dic)
# print(df)
columns = df.columns
Max = np.max(df['wind_speed']) # 归一化
Min = np.min(df['wind_speed'])
for i in range(2, 17):
column = columns[i]
if column == 'wind_speed':
continue
df[column] = df[column].astype('float64')
if len(df[df[column] == 0]) == len(df): # 全0
continue
mx = np.max(df[column])
mn = np.min(df[column])
df[column] = (df[column] - mn) / (mx - mn)
# print(df.isna().sum())
return df如何使用PyTorch搭建CNN实现风速预测
