你能提供一个关于如何结合K-近邻(KNN)算法与长短时记忆(LSTM)网络实现短时交通车流预测的具体代码示例吗？

在结合K-近邻 (KNN) 算法与长短时记忆 (LSTM) 网络进行短时交通流量预测时，通常会先通过KNN对历史数据进行预处理，获取邻居特征，然后将这些特征输入到LSTM模型中进行序列学习。以下是一个简单的Python代码示例，使用TensorFlow库：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 假设我们已经有了训练数据 X_train (时间序列特征) 和 y_train (目标流量)
# 同样假设我们有测试数据 X_test

# 使用KNN获取邻居特征
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)  # 邻居数可以根据需要调整
knn.fit(X_train[:, :-1], y_train)  # 我们通常忽略最后一个时间步作为预测目标
X_train_knn = knn.kneighbors_graph(X_train[:, :-1])  # 获得每个样本与其他样本的距离矩阵

# 将KNN距离矩阵转换为适合LSTM的输入格式
X_train_knn = X_train_knn.A.toarray() / X_train_knn.A.sum(axis=1)[:, np.newaxis]  # 归一化

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))  # 输入维度为KNN特征加一维时间序列
model.add(Dense(1))  # 输出层只有一个节点，预测下一个时间步的流量

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')  # 使用均方误差作为损失函数

# 训练模型
model.fit([X_train_knn, X_train[:, -1]], y_train, epochs=10, validation_split=0.2)

# 对于测试集，同样的步骤但不需要KNN部分
X_test_knn = knn.kneighbors_graph(X_test[:, :-1])
X_test_knn = X_test_knn.A.toarray() / X_test_knn.A.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
y_pred = model.predict([X_test_knn, X_test[:, -1]])

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