《表2 部分粮情数据：基于深度学习算法的粮堆温度预测研究》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于深度学习算法的粮堆温度预测研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

在训练集中随机选取某一天，其部分粮情数据见表1、表2。由于本实验持续时间较长，在数据采集过程中难免出现数据异常、缺失等现象，因此在训练模型之前必须对数据进行清洗，以提高实验准确度。实验中采集数据的间隔较短，对于异常值或缺失值均选择该值前后两个时刻的平均值来替代该时刻的温度值。将数据中的时间信息整合为“年-月-日”形式，以便在程序中可以直接使用。