残差网络的天气预报 深度学习架构可以使用这些变量的单变量历史数据来预测诸如降水和温度之类的气候变量。 模型架构的灵感来自N-BEATS：Oreshkin等人的。 al。 （2019）。 数据 我们的实验数据是从世界银行集团维护的获得的。 使用说明 要训​​练模型，请在本地克隆此存储库，然后从上述源下载数据。 确保将数据文件命名为rain_wb.csv和temp_wb.csv ，或更改要在data_utils.py加载的文件的名称。 然后在repo目录中运行： # For temperature