用lstm研究河北省空气污染的附录怎么写

下面是一个可能的河北省空气污染预测研究的LSTM模型附录的写作示例，供您参考：

附录

本研究所使用的LSTM模型的超参数如下表所示：

| 超参数 | 值 |
|----------------------|--------|
| LSTM层数 | 2 |
| LSTM单元数 | 128 |
| 学习率 | 0.001 |
| 批量大小 | 64 |
| 训练轮数 | 50 |
| 训练-验证分割比例 | 0.8:0.2|
| 目标变量 | AQI |
| 特征变量 | PM2.5, PM10, SO2, NO2, CO, O3 |

模型的训练过程使用了Keras深度学习库，运行环境为Python 3.6，GPU为NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti。代码的主要结构如下：

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=['date'])

# 定义目标变量和特征变量
target_col = 'AQI'
feature_cols = ['PM2.5', 'PM10', 'SO2', 'NO2', 'CO', 'O3']

# 划分训练集和验证集
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data = data[:train_size]
val_data = data[train_size:]

# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()
train_scaled = scaler.fit_transform(train_data)
val_scaled = scaler.transform(val_data)

# 准备训练数据
def prepare_data(data, lookback):
    X, y = [], []
    for i in range(len(data) - lookback):
        X.append(data[i:(i+lookback), :])
        y.append(data[i+lookback, 0])
    return np.array(X), np.array(y)

lookback = 30
X_train, y_train = prepare_data(train_scaled, lookback)
X_val, y_val = prepare_data(val_scaled, lookback)

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(lookback, len(feature_cols)), return_sequences=True))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=64, epochs=50, validation_data=(X_val, y_val))

模型的训练结果如下图所示：


从图中可以看出，模型在验证集上的均方根误差（RMSE）为14.28，预测效果较为良好。

需要注意的是，本研究的数据集只包含了河北省部分城市的空气污染数据，并不能代表全省的情况。此外，模型的预测结果也受到数据质量、天气等外部因素的影响，因此需要在实际应用中进行更细致的分析和验证。