其实就是一个预测问题，
一个待预测的参数受环境变量影响，比如温度、湿度、风向等。

目前有温度、湿度、风向等构成的训练集，用一般的浅层学习或者SVM，RF等，该参数的预测精度大概在95%。
想通过深度学习把预测精度提高到98%以上。

网上大多数能找到的资料都是CNN相关的，反而这种传统意义的预测资料很少。
我现在不清楚的是CNN能做这个问题吗？或者其他什么深度学习算法适用？
谢谢大家
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您的意思是把参数的测量值变成相图，然后用CNN预测？
可是如何做相图呢？有没有方法的链接？
【 在 meizhi 的大作中提到: 】
: 像是要做个相图
: 发自「今日水木 on Redmi Note 7」
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FROM 92.196.37.*