天气参数预测：MLP与CNN网络实现
在气象数据预测领域，我们常常需要借助神经网络模型来对天气参数进行准确预测。这里主要介绍两种神经网络模型——多层感知器（MLP）和卷积神经网络（CNN），以及如何对气象数据进行预处理和模型训练、预测。
1. 数据归一化与反归一化
在处理气象数据时，归一化是一个重要的步骤，它可以将数据缩放到一个特定的范围，有助于模型的训练和收敛。以下是归一化和反归一化的代码实现：
float[][] normalized = new float[row][col]; //normalizes every column in the array for (int i = 0; i < row; i++) { for (int j = 0; j < col; j++) { normalized[i][j] = (data_o[i][j] - min[j]) / (max[j] - min[j]); } } //returns the normalized value return normalized; /** * Denormalizes an array of values * * @param norm array of the normalized value * @return a float array {@code denormalized} of denormalized value. */ public float[] denormalize(float[] norm) { int col = n
