Python 编写LSTM预测全球温度的代码，用多线程处理

以下是一个简单的 Python LSTM 预测全球温度的示例代码，同时使用多线程处理数据：

import threading
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

# 加载数据
data = pd.read_csv('global_temperature.csv')
data = data[['LandAndOceanAverageTemperature']]
data = data.dropna()

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

# 构造训练数据集
train_size = int(len(data) * 0.7)
train_data, test_data = data[:train_size,:], data[train_size:,:]

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)

look_back = 5
trainX, trainY = create_dataset(train_data, look_back)
testX, testY = create_dataset(test_data, look_back)

# 构建 LSTM 模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, input_shape=(look_back, 1)))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=32, verbose=2)

# 使用多线程预测
def predict(data):
    data = scaler.transform(data)
    data = np.reshape(data, (1, look_back, 1))
    prediction = model.predict(data)
    return scaler.inverse_transform(prediction)[0][0]

class PredictorThread(threading.Thread):
    def __init__(self, data):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.data = data

    def run(self):
        prediction = predict(self.data)
        print("Predicted temperature: ", prediction)

# 启动多个预测线程
num_threads = 4
threads = []
for i in range(num_threads):
    start_index = i * (len(test_data) // num_threads)
    end_index = (i + 1) * (len(test_data) // num_threads)
    data = test_data[start_index:end_index]
    t = PredictorThread(data)
    t.start()
    threads.append(t)

# 等待所有预测线程完成
for t in threads:
    t.join()

# 所有预测完成
print("All predictions done.")

这段代码首先加载全球温度数据，并进行归一化处理。然后构造训练数据集并使用 LSTM 构建模型进行训练。接着，定义了一个 `predict` 函数用于进行温度预测，并创建了一个 `PredictorThread` 类用于实现多线程预测。在主线程中创建多个 `PredictorThread` 对象，并启动多个预测线程进行温度预测。最后等待所有预测线程完成后输出预测完成的消息。在这个例子中，我们使用了 Python 自带的 `threading` 模块来实现多线程处理数据。