N/A #1
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不好意思啊。最近比较忙。忘回了。 其实我已经很久没有写这个了，我不确定是否能帮到实质性的忙。我最多可以给你个建议啥的。 而且感觉我用的方法也不是很主流的了。最近这一两年，时间序列方向有很多更好的解法，建议你可以去看看最近的相关paper |
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Hi Robin，
非常感谢您百忙之中能写这封邮件回复我。我是做本科毕业设计，项目思路和您的也比较接近，我是做香港AQI的预测。（所以也不需要太主流的 LSTM或者CNN+LSTM就足够了。所以感觉您的代码和思路给我提供了一些帮助。其实我是想问一下，您这个项目最后的大致结论是，多站点多feature，多站点单feature，单站点多feature，他们的准确结果大致走向是什么？我下一步想换个走向，在考虑要不要增加站点。（香港的数据获取时间成本比较高…..）
请问您不介意的话可以分享一下吗？因为github上您上传的script有的没有完全run通。
再次感谢！
Shilin
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发件人: Robin Luo ***@***.***>
发送时间: Sunday, March 13, 2022 7:24:46 PM
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主题: Re: [RobinLuoNanjing/air_pollutants_prediction_lstm] N/A (Issue #1)
不好意思啊。最近比较忙。忘回了。
其实我已经很久没有写这个了，我不确定是否能帮到实质性的忙。我最多可以给你个建议啥的。
而且感觉我用的方法也不是很主流的了。最近这一两年，时间序列方向有很多更好的解法，建议你可以去看看最近的相关paper
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不好意思，我现在已经不做这个方向的研究了，当时做是用遥感数据作为输入，没有使用过feature类
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主题: Re: [RobinLuoNanjing/air_pollutants_prediction_lstm] N/A (Issue #1)
Hi Robin，
非常感谢您百忙之中能写这封邮件回复我。我是做本科毕业设计，项目思路和您的也比较接近，我是做香港AQI的预测。（所以也不需要太主流的 LSTM或者CNN+LSTM就足够了。所以感觉您的代码和思路给我提供了一些帮助。其实我是想问一下，您这个项目最后的大致结论是，多站点多feature，多站点单feature，单站点多feature，他们的准确结果大致走向是什么？我下一步想换个走向，在考虑要不要增加站点。（香港的数据获取时间成本比较高…..）
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主题: Re: [RobinLuoNanjing/air_pollutants_prediction_lstm] N/A (Issue #1)
不好意思啊。最近比较忙。忘回了。
其实我已经很久没有写这个了，我不确定是否能帮到实质性的忙。我最多可以给你个建议啥的。
而且感觉我用的方法也不是很主流的了。最近这一两年，时间序列方向有很多更好的解法，建议你可以去看看最近的相关paper
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好的，谢谢您！
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主题: Re: [RobinLuoNanjing/air_pollutants_prediction_lstm] N/A (Issue #1)
不好意思，我现在已经不做这个方向的研究了，当时做是用遥感数据作为输入，没有使用过feature类
------------------ 原始邮件 ------------------
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发送时间: 2022年3月13日(星期天) 晚上7:32
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主题: Re: [RobinLuoNanjing/air_pollutants_prediction_lstm] N/A (Issue #1)
Hi Robin，
非常感谢您百忙之中能写这封邮件回复我。我是做本科毕业设计，项目思路和您的也比较接近，我是做香港AQI的预测。（所以也不需要太主流的 LSTM或者CNN+LSTM就足够了。所以感觉您的代码和思路给我提供了一些帮助。其实我是想问一下，您这个项目最后的大致结论是，多站点多feature，多站点单feature，单站点多feature，他们的准确结果大致走向是什么？我下一步想换个走向，在考虑要不要增加站点。（香港的数据获取时间成本比较高…..）
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再次感谢！
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主题: Re: [RobinLuoNanjing/air_pollutants_prediction_lstm] N/A (Issue #1)
不好意思啊。最近比较忙。忘回了。
其实我已经很久没有写这个了，我不确定是否能帮到实质性的忙。我最多可以给你个建议啥的。
而且感觉我用的方法也不是很主流的了。最近这一两年，时间序列方向有很多更好的解法，建议你可以去看看最近的相关paper
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我的实验结果关于多站点多feature和单站点多feature的区别：未来0-24h的预测没太大差别。但是24h之后，多站点多feature的准确性会比单站点多feature高很多。 其实实验结果还是觉得gbm系列会好很多的。我印象里最近读到一篇顶会的高分论文，用了一个什么boost专门做时序的，里面也讨论了单变量多变量的问题。。但是因为我已经不搞这个了，就没继续看下去。如果可以的话，你可以去找找 |
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可能是xgboost。非常感谢您提供的信息！我去找找看，去借鉴下思路。祝生活愉快！
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主题: Re: [RobinLuoNanjing/air_pollutants_prediction_lstm] N/A (Issue #1)
我的实验结果关于多站点多feature和单站点多feature的区别：未来0-24h的预测没太大差别。但是24h之后，多站点多feature的准确性会比单站点多feature高很多。
其实实验结果还是觉得gbm系列会好很多的。我印象里最近读到一篇顶会的高分论文，用了一个什么boost专门做时序的，里面也讨论了单变量多变量的问题。。但是因为我已经不搞这个了，就没继续看下去。如果可以的话，你可以去找找
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不是xgboost...我当时就是看到有人用了xgboost的思路自己做了个用于时间序列的boost。。。 不客气。加油 |
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Hi您好 非常感谢您的代码分享
您的这个项目和我的毕业设计很类似 有些小问题想向您咨询一下 请问方便吗？
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