KNN- LSTM的短时交通车流预测代码

KNN-LSTM (K近邻算法与长短时记忆网络) 结合常用于时间序列预测任务，如交通流量预测。这是一种结合了基于邻居的统计方法（KNN）和深度学习模型（LSTM）的策略，目的是利用KNN的空间依赖性和LSTM的时间序列处理能力。

以下是一个简单的Python代码概述，使用`sklearn`库的KNN和`keras`库的LSTM模型来实现交通车流预测：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

# 假设我们有历史数据X_train, y_train
def knn_lstm_model(X, y, k=5):
    # 使用KNN作为初始预测
    knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k)
    knn.fit(X_train, y_train)

    # 创建LSTM模型
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(units=64, input_shape=(None, X.shape[1])))
    model.add(Dense(1))  # 输出层只有一个节点，因为是单变量预测

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

    # 使用KNN的结果初始化LSTM的第一步预测
    initial_knn_predictions = knn.predict(X)

    # 将KNN预测值作为输入训练LSTM模型
    model.fit(initial_knn_predictions.reshape(-1, 1), y, epochs=10)

    return model

# 调用模型并预测
knn_lstm = knn_lstm_model(X_train, y_train)
y_pred = knn_lstm.predict(X_test)

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