写出天气大模型预测算法代码

编写一个天气预测的大规模机器学习模型是一个复杂的过程，通常涉及深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。这里提供一个简化版的Python示例，使用Keras库构建一个简单的LSTM（长短期记忆网络）模型，用于时间序列数据的预测，比如预测未来几天的气温：

import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM

# 假设我们有一个包含历史温度数据的数据集
data = ... # 加载或生成数据，形状应该是 (num_samples, time_steps, num_features)

# 数据预处理
def preprocess_data(data):
    X, y = [], []
    for i in range(len(data) - time_steps - 1):
        X.append(data[i:i+time_steps])
        y.append(data[i+time_steps])
    return np.array(X), np.array(y)

X, y = preprocess_data(data)

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(time_steps, num_features)))  # LSTM层，假设50个神经元
model.add(Dense(num_features))  # 输出层，与输入特征数相同

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

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32)

# 预测天气
future_days = 7
predicted_temperatures = model.predict(np.array([data[-time_steps:]] * future_days))

# 对于实际应用，还需要将模型部署、集成到API或其他系统中，并考虑模型评估和实时更新等问题

请注意，这只是一个非常基础的示例，真实的天气预测模型会更复杂，需要考虑更多的因素，如地理位置、季节变化等，并且训练数据通常来自气象站的大量实时观测。