大气压强预测模型结果数据集_Atmospheric_Pressure_Prediction_Model_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：气象预测, 深度学习, 时序预测, 模型评估, 气象数据, 机器学习, Transformer, LSTM
数据概述：
该数据集包含由深度学习模型（LSTM和Transformer）预测的大气压强结果，用于评估不同模型的预测性能。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间范围，推测为模型预测结果。
地理范围：数据未明确标注地理位置，可能为模拟或特定气象站点的预测结果。
数据维度：包括预测ID（id）和预测大气压强值（pressure）。
数据格式：提供CSV格式的提交文件（submission_.csv）以及Numpy格式的离线预测结果（oof_.npy），便于模型结果的分析与集成。
来源信息：数据来源于深度学习模型预测结果，具体模型版本包括LSTM和Transformer，已进行预测输出。
该数据集适合用于模型性能评估、预测结果分析以及深度学习模型在气象预测领域的应用研究。
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：适用于气象预测、时间序列分析和深度学习模型评估的学术研究，如不同模型预测精度的比较、模型融合研究等。
行业应用：可以为气象服务行业提供模型评估与优化数据支持，尤其在提升气象预测准确性方面。
决策支持：支持气象预报员对不同预测模型结果进行综合分析，辅助制定更准确的天气预报。
教育和培训：作为深度学习、气象预测相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型预测结果的分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同深度学习模型在气象预测任务中的表现，帮助用户评估模型性能、优化预测策略，并深入理解大气压强的变化规律。
