编写使用cnn-lstm实现风速、辐照度到温度的映射模型代码

在深度学习中，使用CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短时记忆网络）结合来处理序列数据，例如预测天气中的温度，是一种常见的策略。这里是一个简化的Python代码示例，使用Keras库，它是在TensorFlow或Theano上构建的高级API。

首先，确保已经安装了必要的库，如tensorflow、keras等。以下是一个基本框架：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv1D, LSTM, Flatten

# 假设我们有风速（wind_speed）、辐照度（irradiance）和时间步长（time_steps）作为输入特征
input_shape = (time_steps, wind_speed.shape[1], irradiance.shape[1]) # 根据实际情况调整形状

# 创建一个顺序模型
model = Sequential()

# 添加卷积层
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=input_shape))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))

# 将数据展平以便于LSTM处理
model.add(Flatten())

# 添加LSTM层
model.add(LSTM(units=64, return_sequences=True)) # 可以根据需要调整层数和单元数
model.add(LSTM(units=32)) # 再次添加一层LSTM

# 输出层，这里是预测的温度值
model.add(Dense(1, activation='linear'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') # 使用均方误差损失，Adam优化器

# 省略训练过程
# model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_val, y_val))

# 使用模型预测
predictions = model.predict(new_data)

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