lstm预测未来几个小时的降水类型写出完整的代码

LSTM（长短期记忆网络）通常用于时间序列预测任务，包括天气预报中的降水量预测。这里是一个简单的Python示例，使用Keras库构建一个基本的LSTM模型预测未来几个小时的降水量。请注意，这只是一个基础模板，实际应用中需要处理数据预处理、特征工程以及训练过程：

# 导入所需的库
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from pandas import read_csv

# 加载数据（假设你的数据存储在一个CSV文件中）
data = read_csv('your_weather_data.csv', usecols=[0, 1])  # 假设列0是时间戳，列1是降水量
data = data.values
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))  # 对数据进行归一化

# 数据预处理，将数据转化为适合LSTM的形式
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    X, Y = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        a = dataset[i:(i+look_back), 0]
        X.append(a)
        Y.append(dataset[i + look_back, 1])
    return np.array(X), np.array(Y)

look_back = 12  # 预测过去12个小时的数据
X_train, y_train = create_dataset(data, look_back)

# 将数据转换为模型输入格式
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))  # LSTM层
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(1))  # 输出层

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

# 现在你可以预测未来的降水量了
# 示例：预测接下来6个小时的降水量
future_hours = 6
predicted_values = []

for _ in range(future_hours):
    X_test = np.reshape(np.array([X_train[-1]]), (1, look_back, 1))
    prediction = model.predict(X_test, verbose=0)[0][0]
    predicted_values.append(prediction)
    X_train = np.concatenate((X_train[1:], [[prediction]]))

# 结果整理成降水量列表
predicted_values = scaler.inverse_transform(predicted_values)  # 反归一化