WEATHER-5K：全球大型站点天气数据集用于综合时间序列预测基准

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

全球站点天气预测（GSWF）对航空、农业、能源和灾害准备等各个领域至关重要。最近深度学习的进展通过基于公共气象数据优化模型，显著提高了天气预测的准确性。然而，现有的 GSWF 优化和基准数据集仍存在重大限制，如规模小、时间覆盖有限和缺乏全面的变量。为了应对这些挑战，我们推出了 WEATHER-5K 数据集，它包含来自全球 5,672 个气象站点的全面数据收集，涵盖了 10...

全球站点天气预测对各领域至关重要，深度学习优化模型提高准确性。推出WEATHER-5K数据集，包含5672个气象站点的全面数据，可作为评估预测模型的基准。数据集已公开。

WEATHER-5K数据集 全球站点天气预测 数据集 深度学习 评估预测模型
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