利用外生变量求解关于AQI的lstm时间序列模型输出相关R代码

在R语言中，利用外生变量（Exogenous Variables）改进LSTM（长短期记忆网络）的时间序列模型，通常涉及首先准备数据、编码外生变量、然后训练模型并预测AQI（空气质量指数）。以下是简化版的R代码示例：

首先安装所需的库
install.packages("keras")
library(keras)
library(tidyverse)
假设你已经有了aqi_data (包含AQI值) 和 exog_data (外生变量) 数据集
load("aqi_data.RData") # 替换为你实际的数据文件路径
load("exog_data.RData")
准备数据
aqi_data <- aqi_data %>% as.matrix() # 将dataframe转换为矩阵
exog_data <- exog_data %>%
  gather(key = "variable", value = "value", -time) %>%
  mutate(time = time + lag(time, default = 0)) # 时间序列化外生变量
合并数据集
merged_data <- merge(aqi_data, exog_data, by = c("time"))
分割数据集（训练集、验证集）
train_size <- floor(nrow(merged_data) * 0.8)
train_set <- merged_data[1:train_size, ]
val_set <- merged_data[(train_size+1):nrow(merged_data), ]
LSTM模型定义
model <- keras_model_sequential() %>%
  layer_lstm(units = 50, input_shape = c(1, ncol(train_set) - 1), return_sequences = TRUE) %>%
  layer_lstm(units = 50) %>%
  layer_dense(units = 1)
编译模型
model %>% compile(
  loss = 'mean_squared_error',
  optimizer = 'adam'
)
训练模型
history <- model %>% fit(
  train_set[, -ncol(train_set)], # AQI值作为输入，外生变量作为额外特征
  train_set[, ncol(train_set)], # 目标AQI值
  epochs = 100,
  batch_size = 32,
  validation_data = list(val_set[, -ncol(val_set)], val_set[, ncol(val_set)])
)
模型评估与预测
predicted_AQI <- predict(model, newdata = val_set[, -ncol(val_set)])