lstm气温预测python

### 使用LSTM神经网络在Python中实现气温预测

#### 数据准备
为了构建有效的LSTM模型用于气温预测，首先需要准备好时间序列的数据集。这通常涉及到收集历史气象数据并对其进行预处理。确保数据集中不仅包含温度信息，还可以考虑加入其他可能影响天气的因素作为额外输入特征。

对于时间序列分析来说，重要的是要创建适合于训练循环神经网络(RNN)架构的数据格式。具体而言，这意味着将原始观测值转换成样本-标签对的形式，其中每个样本都是过去一段时间内的测量记录（例如前n天），而对应的标签则是紧接其后的下一个时刻的目标变量值——在这里就是未来的某一天的平均气温[^2]。

#### 导入必要的库

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

#### 加载和预处理数据
假设已经有一个CSV文件包含了每日最高温的历史记录：

dataframe = pd.read_csv('daily_max_temperature.csv')
dataset = dataframe.values.astype('float32')

# 归一化/标准化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_dataset = scaler.fit_transform(dataset)

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 = 1
train_size = int(len(scaled_dataset) * 0.8)
test_size = len(scaled_dataset) - train_size
train, test = scaled_dataset[0:train_size,:], scaled_dataset[train_size:len(scaled_dataset),:]

trainX, trainY = create_dataset(train, look_back)
testX, testY = create_dataset(test, look_back)

# 将输入重塑为 [samples, time steps, features]
trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1]))
testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1]))

#### 构建LSTM模型
定义一个简单的两层LSTM网络来学习给定时间段内温度变化模式，并尝试对未来日期做出合理估计。

model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(1, look_back)))
model.add(Dense(1))

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
history = model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

#### 预测与评估
利用测试集中的数据来进行最终验证，计算均方误差(MSE)，绘制实际值对比图等操作可以帮助理解模型性能。

trainPredict = model.predict(trainX)
testPredict = model.predict(testX)

# 反向缩放预测结果以便直观比较
trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict)
trainY = scaler.inverse_transform([trainY])
testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)
testY = scaler.inverse_transform([testY])

# 计算MSE或其他评价指标...

通过上述过程可以建立基于LSTM的时间序列预测系统，在此基础上可以根据实际情况调整参数设置、增加更多特征维度等方式进一步优化模型效果。