lstm预测气温python代码

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mob649e81630984 2024-09-26 06:30:05 ©著作权

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使用LSTM预测气温的Python示例

随着气候变化日益严重，精准气温预测变得越来越重要。长短期记忆网络（LSTM）作为一种特殊的递归神经网络（RNN），在时间序列数据的预测中展现出了良好的性能。在这篇文章中，我们将探讨如何使用LSTM预测气温，并提供相应的Python代码示例。

LSTM简介

LSTM网络是由多层节点组成的，每个节点通过链式结构进行连接，能够记住长期的依赖信息。与传统的RNN相比，LSTM网络的结构中加入了记忆单元和门控机制，使其在处理长序列时更加稳定、有效。

数据准备

在开始进行建模之前，我们需要一组气温数据。这些数据可以来自天气监测站、历史气象数据库等。在这篇示例中，我们使用生成的随机数据来模拟气温变化，真实场景中我们会使用实际气温数据。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成模拟气温数据
np.random.seed(0)
temperature_data = np.random.normal(loc=20, scale=5, size=1000)  # 假定气温范围
plt.plot(temperature_data)
plt.title("模拟气温变化")
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("气温(°C)")
plt.show()

输出的图形将展示生成的随机气温数据的变化趋势。

数据预处理

在模型训练之前，我们需要对数据进行预处理。这包括归一化和创建时间序列样本。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 归一化数据
scaler = MinMaxScaler()
temperature_data = scaler.fit_transform(temperature_data.reshape(-1, 1))

# 创建训练数据集
def create_dataset(data, time_step=1):
    X, Y = [], []
    for i in range(len(data) - time_step - 1):
        X.append(data[i:(i + time_step), 0])
        Y.append(data[i + time_step, 0])
    return np.array(X), np.array(Y)

time_step = 10
X, y = create_dataset(temperature_data, time_step)
X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], 1)

构建LSTM模型

接下来，我们将使用Keras构建LSTM模型，并进行训练。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Dropout

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], 1)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(50))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32)

预测及结果可视化

模型训练完成后，我们可以使用训练好的模型进行气温预测，并将结果进行可视化。

# 进行预测
train_predict = model.predict(X)

# 反归一化
train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict)
original_data = scaler.inverse_transform(temperature_data[time_step+1:])

# 可视化结果
plt.plot(original_data, label='实际气温')
plt.plot(train_predict, label='预测气温', linestyle='dashed')
plt.legend()
plt.title("气温预测")
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("气温(°C)")
plt.show()