生成lstm模型预测天气代码

以下是使用LSTM模型进行天气预测的示例代码：

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

# 加载数据
data = pd.read_csv('weather.csv')
data = data.dropna()
data = data[['Temperature', 'Pressure', 'Humidity']] # 选择需要的特征

# 数据归一化
max_values = data.max().values
min_values = data.min().values
data = (data - min_values) / (max_values - min_values)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data = data[:train_size]
test_data = data[train_size:]

# 定义函数生成训练数据
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back):
        a = dataset[i:(i+look_back), :]
        dataX.append(a)
        dataY.append(dataset[i + look_back, :])
    return np.array(dataX), np.array(dataY)

# 构建训练数据
look_back = 7 # 使用前7天的数据预测当天的天气
trainX, trainY = create_dataset(train_data.values, look_back)
testX, testY = create_dataset(test_data.values, look_back)

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(look_back, 3)))
model.add(Dense(3))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=32, verbose=2)

# 使用模型进行预测
trainPredict = model.predict(trainX)
testPredict = model.predict(testX)

# 反归一化处理
trainPredict = trainPredict * (max_values - min_values) + min_values
trainY = trainY * (max_values - min_values) + min_values
testPredict = testPredict * (max_values - min_values) + min_values
testY = testY * (max_values - min_values) + min_values

# 输出结果
print('训练集上的均方根误差: %.2f' % np.sqrt(np.mean((trainPredict - trainY) ** 2)))
print('测试集上的均方根误差: %.2f' % np.sqrt(np.mean((testPredict - testY) ** 2)))

这个示例代码使用了前7天的温度、压力和湿度数据来预测当天的天气，通过LSTM模型进行训练和预测，并输出训练集和测试集上的均方根误差。