天气预测 lstm模型拟合

### 使用LSTM模型进行天气预测的数据拟合

#### 数据准备
为了使用LSTM模型进行天气预测，首先需要收集和预处理历史天气数据。这包括温度、湿度、风速等多个气象参数的时间序列数据。确保数据清洗干净，并填充缺失值。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 加载数据集
data = pd.read_csv('weather_data.csv')

# 填充缺失值
data.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 归一化特征值到(0,1)区间内
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

#### 构建LSTM模型结构
根据需求定义一个多层LSTM网络架构，设置合适的隐藏层数量以及每层单元数。这里采用双层LSTM结构，提供更强的表达能力以捕捉复杂的天气变化规律[^4]。

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2])))
model.add(Dropout(0.2))  # 添加Dropout防止过拟合
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(1))

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

#### 训练过程
将准备好的训练样本输入给定的LSTM模型中进行迭代优化，直到达到满意的性能指标为止。考虑到天气预报具有较强的周期性和趋势特性，可以适当调整批量大小(batch size) 和轮次(epoch)，使得模型更好地适应实际场景下的波动情况[^1]。

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=64, validation_split=0.2, verbose=1)

#### 测试与评估
完成训练之后，在独立测试集中验证所建立模型的效果，计算均方根误差(RMSE)等统计度量来衡量其准确性。如果效果不佳，则需返回前面步骤重新审视数据质量或改进算法配置。

predictions = model.predict(X_test)
rmse = np.sqrt(np.mean(((predictions - y_test)**2)))
print(f'RMSE: {rmse}')