未來工作內容

經過半年的實習，了解到RNN和CNN的概念以及差別，我將跟著學長利用RNN做天氣預測，以過去八年的資料做未來兩年的天氣預測。

1. 空氣質量等級分為嚴重污染、重度污染、中度污染、輕度污染、良、優六級，相對應調整成0、1、2、3、4、5。

2. d1-d6和t1-t2都作數值化處理。

3. t3天氣可以分為多雲、晴、雨、陰、雪、沙塵、霾、霧七種類型，分別相應的設置為0、1、2、3、4、5、6、7。其中出現天氣轉變的，選取初始天氣。考慮到霾對空氣質量的影響巨大，如出現霾與其它天氣轉換的，選取霾天氣。同時，出現暫無實況的用晴取代。

4. t3風向可以分為北風、東北風、東風、東南風、南風、西北風、西風、西南風、無持續風向九個等級，分別相應調整成0、1、2、3、4、 5、6、7、8。

5. t5風力可以分為小於3級、3-4級、4-5級、5-6級、6-7級六個等級，相對應設置成0、1、2、3、4。其中出現風力調整的，以當日最大風力為準。

　　以”北京“為舉例：

北京市空氣質量數據(2013.12-2016.04)

考慮的因素如下 ：

日期 AQI 范围 质量等级 PM2.5 PM10 SO2 CO NO2 O3 排名

北京天氣歷史數據(2014.01-2016.04) :

考慮的因素如下

日期 最高氣溫 最低氣溫 天氣 風向 風力

未來做的內容:

可以透過RNN方式做預測模組，以過去8年資料做未來2年資料，2016為基準，在2015~2007年度之間，收集資料作為訓練跟測試資料來預測未來2年2017跟2018回歸方式，以一周的資料為單位，預測同年度1個季節12周(春季)，由於考慮季節變化 為一年

再用2015~2007每一年的春季做統計預測2017跟2018的春季天氣如何?