使用循环神经网络实现气温的预测代码

好的，这是一个使用循环神经网络（RNN）实现气温预测的代码示例：

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

# 读取数据
dataset = pd.read_csv('temperature.csv', usecols=[1], engine='python')
data = dataset.values
data = data.astype('float32')

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data = scaler.fit_transform(data)

# 数据划分
train_size = int(len(data) * 0.67)
test_size = len(data) - train_size
train_data, test_data = data[0:train_size,:], data[train_size:len(data),:]

# 数据集生成器
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        a = dataset[i:(i+look_back), 0]
        dataX.append(a)
        dataY.append(dataset[i + look_back, 0])
    return np.array(dataX), np.array(dataY)

# 定义时间步长
look_back = 5

# 生成训练集和测试集
trainX, trainY = create_dataset(train_data, look_back)
testX, testY = create_dataset(test_data, look_back)

# 调整输入数据的形状
trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], trainX.shape[1], 1))
testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], testX.shape[1], 1))

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(4, input_shape=(look_back, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

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

# 用训练好的模型进行预测
train_predict = model.predict(trainX)
test_predict = model.predict(testX)

# 反归一化
train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict)
trainY = scaler.inverse_transform([trainY])
test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict)
testY = scaler.inverse_transform([testY])

# 计算均方根误差
train_score = np.sqrt(mean_squared_error(trainY[0], train_predict[:,0]))
test_score = np.sqrt(mean_squared_error(testY[0], test_predict[:,0]))
print('Train Score: %.2f RMSE' % (train_score))
print('Test Score: %.2f RMSE' % (test_score))

# 绘制预测结果图
train_predict_plot = np.empty_like(data)
train_predict_plot[:, :] = np.nan
train_predict_plot[look_back:len(train_predict)+look_back, :] = train_predict
test_predict_plot = np.empty_like(data)
test_predict_plot[:, :] = np.nan
test_predict_plot[len(train_predict)+(look_back*2)+1:len(data)-1, :] = test_predict
plt.plot(scaler.inverse_transform(data))
plt.plot(train_predict_plot)
plt.plot(test_predict_plot)
plt.show()

这段代码假设你有一个名为 `temperature.csv` 的气温数据文件，其中只包含一列数据。你需要将其放在与代码文件相同的文件夹中。

该代码使用 LSTM 循环神经网络模型来预测未来的气温。它使用数据集生成器来生成训练集和测试集，并使用时间步长来定义输入序列的长度。模型的训练使用了均方根误差（RMSE）作为损失函数，并使用 Adam 优化器。最后，它绘制了预测结果的图表，其中包括了训练集和测试集的预测值和真实值。