# -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense from tensorflow.keras.models import Sequential import tifffile class ModelLstm: def __init__(self, input_shape): self.input_shape = input_shape self.model = self._build_model() def _build_model(self): model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=self.input_shape, return_sequences=True)) model.add(LSTM(32)) model.add(Dense(1)) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') return model def train(self, X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32): self.model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size) def predict(self, X_test): return self.model.predict(X_test) import numpy as np # ??ȡ???? data = [] for i in range(720): tif_file_name = 'D:\\test-bp\\data\\others\\temperature_202304{}_{}.tif'.format(str(i//24 + 1).zfill(2),str(i%24).zfill(2)) print(tif_file_name) tif_data = tifffile.imread(tif_file_name) height, width = tif_data.shape[:2] #tif_data = read_tif(tif_file_name) data.append(tif_data) data = np.asarray(data) # ׼??ѵ?????? X_train = data[:-1] y_train = data[1:] # ????ģ?? model = ModelLstm(input_shape=(None, 721, 1440)) # ѵ??ģ?? model.train(X_train, y_train) # Ԥ??δ??3Сʱ???? X_test = data[-1:] y_pred = model.predict(X_test)

时间: 2024-03-29 07:40:24 浏览: 18
这段代码是一个使用 LSTM 模型进行时间序列预测的例子。它的输入数据是一个三维数组,第一维表示样本数量,第二维表示时间步,第三维表示每个时间步的特征数量。在这个例子中,特征数量为 1440,表示每小时的温度数据。模型的输出是一个一维数组,表示下一个时间步的温度预测值。训练过程中使用的是均方误差损失函数和 Adam 优化器。最后,这个模型被用来对最后一个时间步的数据进行预测。
相关问题

# -*- coding: utf-8 -*-不起作用

如果`# -*- coding: utf-8 -*-`在你的代码中不起作用,可能是因为你的代码中已经存在其他编码方式的声明,或者编码声明位置不正确。请确保`# -*- coding: utf-8 -*-`在代码文件的开头,并且没有其他编码声明在它之前。 另外,如果你使用的是Python 3.x版本,那么默认的编码方式已经是UTF-8,不需要额外的编码声明。你可以尝试移除`# -*- coding: utf-8 -*-`这行代码,看看问题是否解决。 如果你仍然遇到编码问题,可以尝试使用`encode()`方法将字符串转换为字节序列,并指定合适的编码方式。例如: ```python my_string = "你好" encoded_string = my_string.encode('utf-8') ``` 这样可以将字符串编码为UTF-8字节序列。希望这些方法能够帮助你解决问题!

文件第1行代码:# -*- coding: utf-8 -*-

文件的第一行代码 "# -*- coding: utf-8 -*-" 是用来指定文件的编码方式为 UTF-8。在 Python 2 中,这一行的作用是告诉解释器以 UTF-8 编码方式解析文件中的字符。而在 Python 3 中,默认情况下,所有的源代码文件都被视为使用 UTF-8 编码,因此这一行在 Python 3 中并不是必需的。 UTF-8 是一种通用的字符编码方式,它可以表示几乎所有的字符,包括各种语言的字符和特殊符号。指定文件编码方式为 UTF-8 可以确保在文件中使用各种字符时不会出现编码错误。 如果你的代码中包含了特殊字符或其他非 ASCII 字符,建议在文件的第一行添加 "# -*- coding: utf-8 -*-" 这样的声明,以便告知解释器正确的编码方式。这样可以避免出现编码相关的错误和警告。 请注意,这个声明必须出现在文件的第一行,前面不能有任何其他内容,包括注释。否则,解释器可能无法正确解析该声明。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

IEEE Std 802.15.4z-2020 IEEE Standard(原版非图片).pdf

IEEE Std 802.15.4z-2020 IEEE Standard for Low Rate Wireless Networks Amendment 1: Enhanced Ultra Wideband (UWB) Physical Layers(PHYs) and Associated Ranging Techniquesfinal(原版非图片) Abstract: ...
recommend-type

2024嵌入式面试资料FreeRTOS基本使用

2024嵌入式面试资料FreeRTOS基本使用提取方式是百度网盘分享地址
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB正态分布协方差分析:揭示正态分布变量之间的协方差

![MATLAB正态分布协方差分析:揭示正态分布变量之间的协方差](https://site.cdn.mengte.online/official/2021/11/20211128213137293.png) # 1. 正态分布概述 正态分布,又称高斯分布,是统计学中最重要的连续概率分布之一。它广泛应用于自然科学、社会科学和工程领域。 正态分布的概率密度函数为: ``` f(x) = (1 / (σ√(2π))) * exp(-(x - μ)² / (2σ²)) ``` 其中: - μ:正态分布的均值 - σ:正态分布的标准差 - π:圆周率 正态分布具有以下特性: - 对称性:
recommend-type

我正在开发一款个人碳足迹计算app,如何撰写其需求分析文档,请给我一个范例

为了更全面、清晰地定义个人碳足迹计算app的需求,需求分析文档应该包含以下内容: 1.项目简介:对该app项目的概述及目标进行说明。 2.用户分析:包括目标用户群、用户需求、行为等。 3.功能需求:对app的基本功能进行定义,如用户登录、数据录入、数据统计等。 4.非功能需求:对使用app的性能和质量等进行定义,如界面设计、数据安全、可扩展性等。 5.运行环境:包括app的开发环境和使用环境。 下面是一个范例: 需求分析文档 1. 项目简介 该app项目旨在为用户提供一款方便、易用、可定制的个人碳足迹计算平台,以促进环保和可持续性发展。 2. 用户分析 目标用户群:全球关
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB正态分布相关性分析:探索正态分布变量之间的关联

![MATLAB正态分布相关性分析:探索正态分布变量之间的关联](https://img-blog.csdnimg.cn/bd5a45b8a6e94357b7af2409fa3131ab.png) # 1. MATLAB中正态分布的理论基础 正态分布,又称高斯分布,是一种常见的概率分布,其概率密度函数为: ``` f(x) = (1 / (σ√(2π))) * e^(-(x-μ)² / (2σ²)) ``` 其中,μ表示正态分布的均值,σ表示标准差。正态分布具有以下特点: - **对称性:**正态分布的概率密度函数关于均值μ对称。 - **钟形曲线:**正态分布的概率密度函数呈钟形曲线
recommend-type

我现在需要学习基于opencv和mediapipe并且是python的手势识别,我该如何系统的学习呢

你可以先了解一下opencv和mediapipe的基本使用方法和常见功能,然后学习手势识别的算法和方法。具体学习的过程可以包括以下步骤: 1. 学习opencv的基本操作,例如读取、保存、处理图像的方法,以及如何进行图像的降噪、二值化、边缘检测等操作。 2. 学习mediapipe的使用方法,了解如何使用它进行姿势估计和手部检测。 3. 学习手势识别的算法和方法,了解如何识别手部的姿势和手势动作,并进行分类和识别。 4. 进行实践,尝试编写基于opencv和mediapipe的手势识别代码,对不同类型的手势进行识别和分类。 5. 继续学习和研究,扩展自己的知识和技能,探索更深入和复杂