预测空气质量的lstm代码
时间: 2023-08-03 08:07:51 浏览: 78
以下是一个示例的使用LSTM预测空气质量的代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
# 读取数据
data = pd.read_csv('air_quality.csv')
# 提取特征和目标变量
features = data[['temperature', 'pressure', 'humidity']]
target = data['air_quality']
# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(features)
scaled_target = scaler.fit_transform(target.values.reshape(-1, 1))
# 构建训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_features = scaled_features[:train_size]
train_target = scaled_target[:train_size]
test_features = scaled_features[train_size:]
test_target = scaled_target[train_size:]
# 转换为LSTM的输入格式
def create_lstm_dataset(features, target, time_steps):
X, y = [], []
for i in range(len(features) - time_steps):
X.append(features[i:i+time_steps])
y.append(target[i+time_steps])
return np.array(X), np.array(y)
time_steps = 10 # LSTM的时间步长
X_train, y_train = create_lstm_dataset(train_features, train_target, time_steps)
X_test, y_test = create_lstm_dataset(test_features, test_target, time_steps)
# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=64, input_shape=(time_steps, train_features.shape[1])))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 反归一化
y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred)
y_test = scaler.inverse_transform(y_test)
# 计算均方根误差
mse = np.mean((y_pred - y_test)**2)
rmse = np.sqrt(mse)
print('均方根误差(RMSE):', rmse)
```
在这个示例中,我们首先读取了一个包含温度、气压、湿度和空气质量等特征的数据集。然后,使用`MinMaxScaler`对特征和目标变量进行归一化处理。接下来,按照80:20的比例将数据划分为训练集和测试集,并将其转换为LSTM模型的输入格式。
然后,我们构建了一个简单的LSTM模型,其中包含一个LSTM层和一个全连接层。使用`adam`优化器和均方误差作为损失函数进行模型编译。接着,使用训练集进行模型训练。
最后,我们使用测试集进行预测,并将预测结果反归一化为原始空气质量的数值。计算预测结果与真实值之间的均方根误差(RMSE)作为评估指标。
请注意,以上代码只是一个示例,具体的实现需要根据你的数据和问题进行适当的调整和修改。同时,你可能需要根据具体情况来选择合适的模型结构和超参数。