r 递归神经网络模型预测长期气温 代码

以下是一个使用R语言中Keras包实现基于LSTM模型的长期气温预测代码示例：

library(keras)

# 定义模型
model <- keras_model_sequential() %>%
  layer_lstm(units = 50, input_shape = c(30, 1)) %>%
  layer_dense(units = 1)

# 编译模型
model %>% compile(
  loss = "mean_squared_error",
  optimizer = optimizer_adam()
)

# 加载数据
data <- read.csv("temperature_data.csv", header = TRUE)
train_data <- as.matrix(data[1:3652, 2])
test_data <- as.matrix(data[3653:4383, 2])

# 数据归一化
train_data <- (train_data - min(train_data)) / (max(train_data) - min(train_data))
test_data <- (test_data - min(test_data)) / (max(test_data) - min(test_data))

# 数据预处理
train_x <- list()
train_y <- list()

for (i in 31:3652) {
  train_x[[i-30]] <- train_data[(i-30):(i-1)]
  train_y[[i-30]] <- train_data[i]
}

train_x <- array(train_x)
train_y <- array(train_y)

# 模型训练
model %>% fit(
  train_x, train_y,
  epochs = 100,
  batch_size = 32
)

# 模型预测
test_x <- list()

for (i in 31:731) {
  test_x[[i-30]] <- test_data[(i-30):(i-1)]
}

test_x <- array(test_x)

predictions <- model %>% predict(test_x)

# 反归一化处理
predictions <- predictions * (max(train_data) - min(train_data)) + min(train_data)

# 可视化结果
plot(predictions, type = "l", col = "blue")
lines(test_data, col = "red")

注意，上述代码中使用了一个名为"temperature_data.csv"的CSV文件，其中包含了历史气温数据。在实际使用中，需要根据具体数据的格式进行调整。此外，还需要安装和配置Keras包，以及安装TensorFlow等依赖库。