机器学习天气预报的源代码

### 使用机器学习进行天气预报的源代码

对于使用机器学习来进行天气预报的任务，可以采用多种算法和技术来实现。下面提供了一个基于LSTM（长短期记忆网络）的时间序列预测模型示例，该模型可用于天气预报中的温度预测。

#### 数据预处理
在构建任何预测模型之前，数据准备是一个重要的环节。这涉及到加载、清洗以及转换原始气象观测记录以便于后续建模过程[^1]。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 加载数据集
dataset = pd.read_csv('daily-minimum-temperatures.csv', header=0, index_col=0)

# 对数值列执行最小最大缩放
values = dataset.values.reshape(-1, 1)
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled = scaler.fit_transform(values)

#### 构建 LSTM 模型
一旦完成了必要的前期准备工作之后，就可以定义一个简单的循环神经网络架构——这里选择了适合处理时间序列问题的LSTM层作为核心组件之一。

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

def build_model():
    model = Sequential()
    
    # 添加一层 LSTM 层
    model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(n_steps_in, n_features)))
    
    # 输出层
    model.add(Dense(n_steps_out))

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

#### 训练与评估
完成上述步骤后，下一步就是训练所设计好的模型，并通过验证集对其进行性能测试以确保泛化能力良好。

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=200, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val), verbose=0)

以上展示了如何创建一个基本框架用于解决多变量时间序列预测挑战，特别是针对像气温这样的连续量测量值的变化趋势分析。值得注意的是，在实际应用场景下还需要考虑更多因素如湿度、风速等其他环境参数的影响；同时也要注意调整超参数直至获得满意的结果为止。