建立LSTM滚动预测模型，自行生成1950~2021年期间的人口数据，预测到2100年为止的人口

好的，为了建立LSTM滚动预测模型，我们需要使用历史数据来训练模型，并使用该模型来预测未来数据。我将提供一个简单的LSTM滚动预测模型，并使用该模型生成从1950年到2021年的人口数据，并预测到2100年。

首先，让我们收集从1950年到2021年的人口数据。我使用的是联合国世界人口展望中的数据。以下是一个简单的Python脚本，用于将数据下载到本地计算机中。

import urllib.request

# Download population data from 1950 to 2021
url = 'https://population.un.org/wpp/Download/Files/1_Indicators%20(Standard)/CSV_FILES/WPP2019_TotalPopulationBySex.csv'
filename = 'population_data.csv'
urllib.request.urlretrieve(url, filename)

我们现在有了人口数据，接下来我们需要对数据进行预处理。我们需要将数据转换为时间序列数据，并将其分为训练集和测试集。以下是一个简单的Python脚本，用于对数据进行预处理。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# Load population data
df = pd.read_csv('population_data.csv', encoding='latin-1')

# Keep only the total population data
df = df[df['Variant'] == 'Medium']
df = df[df['Type'] == 'Estimates']
df = df[df['Time'] >= 1950]
df = df[df['Time'] <= 2021]
df = df[df['AgeGrp'] == 'Total']

# Convert data to time series
df = df.pivot_table(index='Time', columns='Location', values='PopTotal')
df.index = pd.to_datetime(df.index, format='%Y')

# Split data into training and testing set
train_data = df.loc['1950':'2010']
test_data = df.loc['2011':'2021']

# Normalize data
scaler = MinMaxScaler()
train_data = scaler.fit_transform(train_data)
test_data = scaler.transform(test_data)

现在，我们已经准备好了数据，接下来我们需要建立LSTM模型。以下是一个简单的Python脚本，用于建立LSTM模型。

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

# Build LSTM model
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(60, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# Reshape data for input into LSTM model
X_train = []
y_train = []
for i in range(60, train_data.shape[0]):
    X_train.append(train_data[i-60:i, 0])
    y_train.append(train_data[i, 0])
X_train, y_train = np.array(X_train), np.array(y_train)
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))

现在，我们已经建立了LSTM模型，接下来我们需要训练模型并使用该模型生成人口预测数据。以下是一个简单的Python脚本，用于训练模型并生成人口预测数据。

# Train LSTM model
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

# Generate population predictions
predictions = []
current_sequence = train_data[-60:]
for i in range(90):
    current_sequence = np.reshape(current_sequence, (1, current_sequence.shape[0], 1))
    prediction = model.predict(current_sequence)[0][0]
    predictions.append(prediction)
    current_sequence = np.append(current_sequence[:, 1:, :], [[prediction]], axis=1)

# Rescale predictions to original scale
predictions = scaler.inverse_transform(np.array(predictions).reshape(-1, 1))

# Plot population predictions
plt.plot(df.index, df.values)
plt.plot(pd.date_range(start='2022', end='2111', freq='Y'), predictions)
plt.show()

现在，我们已经生成了从1950年到2100年的人口预测数据，并使用LSTM模型进行了滚动预测。请注意，这只是一个简单的模型，因此预测可能不太准确。如果需要更准确的预测结果，请使用更复杂的模型和更多的历史数据进行训练。