15个气象站时序气象数据接入机器学习模型的实现咨询

1. 独立输入还是合并输入？ #

这取决于站点间的空间相关性：

• 若站点空间距离远、气候特征独立，单独输入各站点数据建模更合理，避免无关数据干扰模型学习单站点的时序规律。
• 若站点同属一个区域、气候/地形特征相似，合并输入（新增站点标识作为特征）或采用空间时序模型（如Graph LSTM、带空间注意力的TCN）能利用站点间的关联信息，提升预测精度。
• 建议先做相关性分析（比如计算各站点气温、相对湿度的皮尔逊相关系数），根据结果判断是否合并数据。

2. 先单独预测再合并结果的思路可行性 #

完全可行，这是时序预测中常用的分治策略：

• 优势：每个模型仅聚焦单个站点的时序规律，训练、调参及问题定位都更简单，适合站点差异较大的场景。
• 优化方向：若站点间存在强关联，单独建模会浪费空间信息，可在单站点预测后，用加权平均（权重依据站点相关性设置）等简单融合方式优化最终结果。

3. 项目启动参考思路 #

• 明确预测目标：先确定核心需求——是单变量（如气温）的短/长期预测，还是多变量（气温+湿度+风向）联合预测？目标不同，模型选型和特征处理逻辑会有差异。
• 探索性数据分析（EDA）：
  • 单站点维度：分析时序特征（趋势、周期性、季节性），比如用折线图观察气温的日/年周期，确认数据清洗后的异常值、缺失值残留情况。
  • 多站点维度：计算站点间变量的相关性，绘制空间热力图，识别具有相似气候特征的站点聚类组。
• 模型选型与对比：
  • 单站点建模：从简单基准模型入手（如ARIMA、Prophet），再逐步尝试深度学习模型（如LSTM、Transformer），对比精度差异。
  • 多站点建模：若选择合并数据，可尝试带站点嵌入的LSTM，或结合图神经网络（GNN）捕捉空间依赖的时序模型。
• 评估与调参：用MAE、RMSE、MAPE等指标评估模型性能；时间序列需按时间顺序划分训练/测试集，避免数据泄露；采用网格搜索、贝叶斯优化进行调参。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1166251