天氣預測是攸關人類生活的大事。目前天氣預測主要利用大氣氣壓、溫濕度、雲層等參數資料來進行天氣預測。為達到低成本及小範圍之天氣預測，本研究利用物聯網的『眼睛』-樹莓派相機來觀測雲層，配合Arduino感測器蒐集到的氣象參數輔助，以預測30分鐘後降雨的機率。本研究採用卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)來進行模型訓練，首先將雲層圖片提取RGB特徵向量，配合氣象資料輸入模型以進行模型訓練，所訓練之模型可即時預測未來降雨的狀況。本研究進一步以精密度、召回率、F-measure、及混淆矩陣來驗證模型成效，準確度皆達80%以上，證明本研究訓練之模型預測降雨的準確性及可行性。
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