ニューラルネットワークを使った天気予報

Question

私はBackpropagationを使って天気予報のプログラムを書こうとしています。私は、入力層（温度、湿度、風速、海面圧力）に対して4つのパラメータ（4ノード）を設定しています。温度、湿度、風速、海面圧力などのさまざまなパラメータのデータがあります。

出力/ターゲットとなるものが混乱しています。月間/季節の分割が必要ですか？ そして、これらの4つの異なるパラメータ（-1と1の間）をどのように正規化できますか？

Answer 1

これを複数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、風雨になるかどうか予測したいとしましょう。これらはあなたのクラスを分類するものです。

入力フィーチャを（x-xbar）/ muで正規化することができます。ここで、xbarはフィーチャの平均であり、muはフィーチャのstdevです。