lstm模型预测天气

### 使用LSTM模型实现天气预报

#### 构建LSTM模型架构
为了构建用于天气预测的LSTM模型，在PyTorch中可以按照如下方式定义模型结构[^1]：

import torch.nn as nn

class WeatherPredictionModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, layer_dim, output_dim):
        super(WeatherPredictionModel, self).__init__()
        
        # 定义LSTM层
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.layer_dim = layer_dim
        
        self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, layer_dim, batch_first=True)
        
        # 全连接层，将LSTM输出转换为目标维度
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.layer_dim, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_()
        c0 = torch.zeros(self.layer_dim, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_()

        out, (hn, cn) = self.lstm(x, (h0.detach(), c0.detach()))
        
        # 取最后一个时间步的结果并传递给全连接层
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

此代码片段展示了如何创建一个简单的LSTM网络来进行天气数据的时间序列分析。

#### 准备输入数据
对于喂入LSTM的数据格式而言，通常会采用形状为 `(batch_size, seq_length, feature_num)` 的张量表示法。具体到天气预报场景下，则意味着每一批次包含多个样本（`batch_size`），每个样本由一系列连续观测组成（`seq_length`），而每次观测记录了一系列气象特征（温度、湿度等）即 `feature_num`。

准备历史数据时可借助辅助函数来生成适合训练集使用的滑动窗口形式的时间序列切片[^4]:

def create_dataset(dataset, history_size=24, target_size=1):
    dataX, dataY = [], []
    
    for i in range(len(dataset)-history_size-target_size+1):
        a = dataset[i:(i+history_size)]
        dataX.append(a)
        dataY.append(dataset[i + history_size:i + history_size + target_size])

    return np.array(dataX), np.array(dataY)

这里假设每天有24小时的数据点，并尝试基于前一日的情况去预估第二天同一时刻的状态变化趋势。

#### 训练过程概述
一旦完成了上述准备工作之后就可以进入正式的训练环节了。这涉及到设置损失函数（比如均方误差MSE）、优化器以及迭代更新权重直至收敛为止。值得注意的是由于实际应用环境中可能存在缺失值等问题因此还需要考虑相应的处理措施以确保最终得到稳健可靠的预测性能。