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五分钟后,比赛正式开始,主持人简要介绍一番比赛规则与评委构成,没多废话,直接进入第一组的答辩。
评委组成员分别来自计算机学院、信息工程学院、大气科学学院和遥感与测绘学院,显然不是无的放矢,而是根据学生参赛选题而做了针对性的选择。
每一组答辩严格限定时间,即便如此,轮到林檎他们组,也是一小时之后了。
徐诗蕊上台汇报,另外三人站在一旁等候,有了开赛前的演练做基础,徐诗蕊紧张归紧张,整个汇报流程基本流畅无误。
“好,接下来有请各位评委老师提问。
” 话筒被递到了评委组组长手里,组长是计算机学院的,所提的问题无疑直至核心:“你们用PyTorch搭建的预报模型,具体是怎么实现的?请详细阐述。
” 徐诗蕊拿着话筒,下意识地看了看另外三位组员,闫明轩指了指林檎,徐诗蕊意会,便说:“这部分是由我们组员人工智能学院的林檎同学完成的,这个问题由她来回答。
” 林檎走到舞台中央,从徐诗蕊手里接过话筒。
她不自觉地拿目光去找评委席上的人,他自然也在关注台上状况,视线相对时,她能瞧见他眼神里有几分带着笑意的鼓励。
她原本毫不紧张,被孟镜年这样一看,反倒觉得呼吸紧促两分。
林檎清清嗓:“第一步获取公开的天气数据集,包括日期、温度、降水量、湿度、风速等参数;第二步做数据处理,包括处理缺失值、标准化数据、生成训练和测试数据集;第三步设计模型,使用LSTM进行时间序列预测;第四步,使用PyTorch定义模型、损失函数和优化器,然后训练模型并进行验证和测试。
” 评委组长听完点点头,继续针对性提问:“这个模型的准确性,你是怎么保证的?” “一共从三个方面做了优化。
数据方面,尽可能确保了历史数据的覆盖性和精度,对气象特征进行相关性分析,选取与预测结果相关度高的气象变量。
模型框架方面,一是增加更多的LSTM的层数和隐藏单元数,二是添加Dropout层减少过拟合。
模型验证方面,使用交叉验证、性能度量、残差分析等方法,评估和提高模型的稳定性和准确性。
” “那你觉得,往后这个模型还有什么改进的空间?” “我能想到的第一个改进方向是扩充数据集,受限于能力和算力,目前的模型只考虑了温度、湿度、风速等几个特征,未来尽可能地将影响大气运动的七个物理量都纳入其中。
其次是模型优化,比如增加更多的LSTM层,或者使用GRU来进行改进,还可以做超参数调整和长期预测……” 孟镜年肘下摊着评分表,点评一栏,已经记下了数个要
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