lstm模型预测天气代码 R

好的，下面是使用LSTM模型进行天气预测的R代码示例，供您参考：

# 读取历史气温数据
data <- read.csv("temperature.csv", header=T)
data <- data[, -1]

# 数据预处理
train_data <- data[1:(nrow(data)-60),]
test_data <- data[(nrow(data)-59):nrow(data),]
timesteps <- 3  # 设置时间步长为3
train_x <- train_y <- test_x <- test_y <- NULL
for (i in (timesteps+1):nrow(train_data)) {
    train_x <- rbind(train_x, train_data[(i-timesteps):i, 1])
    train_y <- c(train_y, train_data[i, 1])
}
for (i in (timesteps+1):nrow(test_data)) {
    test_x <- rbind(test_x, test_data[(i-timesteps):i, 1])
    test_y <- c(test_y, test_data[i, 1])
}
train_x <- array(train_x, dim=c(dim(train_x)[1], timesteps, 1))
test_x <- array(test_x, dim=c(dim(test_x)[1], timesteps, 1))

# 构建LSTM模型
library(keras)
model <- keras_model_sequential()
model %>% 
  layer_lstm(units=50, return_sequences=TRUE, input_shape=c(timesteps, 1)) %>%
  layer_lstm(units=50) %>%
  layer_dense(units=1)
model %>% compile(optimizer="adam", loss="mean_squared_error")
model %>% fit(train_x, train_y, epochs=100, batch_size=32)

# 对最后两个月的气温进行预测
predictions <- model %>% predict(test_x)
predictions <- predictions[,1]

# 可视化结果
library(ggplot2)
ggplot() +
  geom_line(aes(x=1:length(test_y), y=test_y, color="True")) +
  geom_line(aes(x=1:length(predictions), y=predictions, color="Predicted")) +
  scale_color_manual(values=c("True"="blue", "Predicted"="red"))

其中，`temperature.csv`是历史气温数据文件，前两个月的数据作为训练数据，最后两个月的数据作为测试数据，时间步长设置为3，使用LSTM模型进行训练和预测，最后使用ggplot2库可视化预测结果。