neural-network - ニューラルネットワークを使用した天気予報

Question

バックプロパゲーションを使った天気予報のプログラムを書こうとしています。温度、湿度、風速、海面気圧などのさまざまなパラメータのデータがあります。入力層（温度、湿度、風速、海面気圧）に4つのパラメータ（4ノード）を設定しました。

今、私は出力/ターゲットが何になるかについて混乱しています。月次/季節区分が必要ですか？そして、これらの4つの異なるパラメーター（-1から1の間）をどのように正規化できますか？

Answer 1

これは、マルチクラスの分類問題として扱うことができます。天気が晴れ、雨、曇り、風が強いかどうかを予測したいとしましょう。これらは分類するクラスになります。

入力機能を次の式で正規化できます: (x-xbar)/mu。ここで、xbar は機能の平均、mu は機能の stdev です。