气温预测模型预测结果数据集_Temperature_Prediction_Model_Prediction_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：气温预测, 时间序列, 深度学习, 模型融合, 气象数据, 机器学习, 预测结果, 格点数据
数据概述：
该数据集包含多个基于不同深度学习模型的气温预测结果，主要用于评估和比较不同模型在气温预测任务中的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但根据字段名“contest-tmp2m-14d__tmp2m”推测，可能与未来14天的气温预测有关。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可能与特定区域或全球范围的格点气温数据相关。
数据维度：数据集主要包含以下字段：
“contest-tmp2m-14d__tmp2m”：预测的气温值。
“index”：预测结果的索引或标识。
数据格式：主要为CSV格式，包含submission_gru.csv、submission.csv、submission_lstm.csv、submission_mlp.csv、submission_trans.csv等文件，分别对应不同模型（如GRU、LSTM、MLP、Transformer等）的预测结果。此外，还包括.pth文件，这些文件很可能是训练好的模型权重或参数。
来源信息：数据可能来源于气温预测竞赛或相关研究项目，具体来源信息未明确。
该数据集适合用于气温预测模型的评估、比较和模型融合研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于气象学、气候学和机器学习交叉领域的学术研究，如不同深度学习模型在气温预测方面的性能对比、模型融合方法研究等。
行业应用：可以为气象服务、能源行业、农业等领域提供数据支持，例如提高气温预测的准确性，从而优化资源调度、作物管理等。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如制定应对极端天气事件的策略，优化能源供应计划等。
教育和培训：作为时间序列预测、深度学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解气温预测模型。
此数据集特别适合用于探索不同深度学习模型在气温预测任务中的表现差异，以及评估模型融合对预测精度的提升效果，从而帮助用户改进气温预测模型，提高预测精度和可靠性。
