麻烦用RNN写一个预测的天气数据模型,输入值为60天的天气,输出为某一天的天气
时间: 2024-06-08 07:06:21 浏览: 7
好的,以下是使用RNN预测天气数据的代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, SimpleRNN
# 读取数据
data = pd.read_csv('weather_data.csv')
data = data.drop(['日期'], axis=1)
# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)
X_train = []
y_train = []
n_future = 1 # 预测未来1个时间步长的数据
n_past = 60 # 使用过去60个时间步长的数据进行预测
for i in range(n_past, len(data_scaled) - n_future + 1):
X_train.append(data_scaled[i - n_past:i, 0:data.shape[1]-1])
y_train.append(data_scaled[i + n_future - 1:i + n_future, data.shape[1]-1])
X_train, y_train = np.array(X_train), np.array(y_train)
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(units=64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2])))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=16, validation_split=0.1, verbose=1)
# 预测未来天气
n_future = 1
forecast_period_dates = pd.date_range(list(data.index)[-1], periods=n_future, freq='1d').tolist()
forecast = model.predict(X_train[-n_future:])
forecast_copies = np.repeat(forecast, data.shape[1]-1, axis=-1)
y_pred_future = scaler.inverse_transform(np.concatenate([forecast_copies, forecast], axis=1))[:, -1]
print("预测结果:", y_pred_future)
```
其中,数据集为 `weather_data.csv`,包含了历史60天的天气数据,包括温度、湿度、风速、风向和天气状况等信息。
在数据预处理中,我们使用了标准化的方法将数据缩放到了0到1之间,并且将过去60个时间步长的数据作为输入特征,预测未来1个时间步长的天气状况。
在模型中,我们使用了一个简单的RNN网络,包含了一个64个神经元的隐藏层,激活函数为ReLU。使用Adam优化器和均方误差损失函数进行训练。
最后,我们使用训练好的模型进行未来1天的天气预测,输出预测结果。
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