写一个用jupyter实现LSTM预测的代码，用自己的含latitude、longitude、velocity、heading四种特征的1000*4的数据集，对数据标准化，要有训练集、测试集的预测图，有多个评价指标，要加入正则化防止过拟合

好的，下面是一个完整的用Jupyter实现LSTM预测的示例代码，其中包括数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估和预测等步骤。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含latitude、longitude、velocity、heading四种特征的1000*4的数据集，可以使用以下代码读取数据并进行标准化处理：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据集转换为numpy数组
dataset = df.values

# 将数据集标准化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
dataset = scaler.fit_transform(dataset)

接下来，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。我们可以选择将前80%的数据作为训练集，后20%的数据作为测试集。可以使用以下代码实现：

# 将数据集划分为训练集和测试集
train_size = int(len(dataset) * 0.8)
test_size = len(dataset) - train_size
train, test = dataset[0:train_size,:], dataset[train_size:len(dataset),:]

接下来，我们需要将数据集转换为适合LSTM训练的数据格式。可以使用以下代码实现：

# 将数据集转换为适合LSTM训练的数据格式
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        a = dataset[i:(i+look_back), :]
        dataX.append(a)
        dataY.append(dataset[i + look_back, :])
    return np.array(dataX), np.array(dataY)

# 设置look_back参数，即用前几个数据预测下一个数据
look_back = 3
trainX, trainY = create_dataset(train, look_back)
testX, testY = create_dataset(test, look_back)

接下来，我们需要构建LSTM模型。可以使用以下代码实现：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout
from keras import regularizers

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(look_back, 4)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(4, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

接下来，我们需要训练LSTM模型。可以使用以下代码实现：

# 训练LSTM模型
model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=32, verbose=2)

接下来，我们需要使用测试集评估模型的性能。可以使用以下代码实现：

# 使用测试集评估模型的性能
trainScore = model.evaluate(trainX, trainY, verbose=0)
print('Train Score: %.2f MSE (%.2f RMSE)' % (trainScore, np.sqrt(trainScore)))
testScore = model.evaluate(testX, testY, verbose=0)
print('Test Score: %.2f MSE (%.2f RMSE)' % (testScore, np.sqrt(testScore)))

最后，我们可以使用模型对未来的数据进行预测。可以使用以下代码实现：

# 使用模型对未来的数据进行预测
trainPredict = model.predict(trainX)
testPredict = model.predict(testX)

# 反标准化预测结果
trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict)
trainY = scaler.inverse_transform(trainY)
testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)
testY = scaler.inverse_transform(testY)

# 计算评价指标
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score
print('Train MAE: %.2f' % mean_absolute_error(trainY, trainPredict))
print('Train RMSE: %.2f' % np.sqrt(mean_squared_error(trainY, trainPredict)))
print('Train R2 Score: %.2f' % r2_score(trainY, trainPredict))
print('Test MAE: %.2f' % mean_absolute_error(testY, testPredict))
print('Test RMSE: %.2f' % np.sqrt(mean_squared_error(testY, testPredict)))
print('Test R2 Score: %.2f' % r2_score(testY, testPredict))

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout
from keras import regularizers
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据集转换为numpy数组
dataset = df.values

# 将数据集标准化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
dataset = scaler.fit_transform(dataset)

# 将数据集划分为训练集和测试集
train_size = int(len(dataset) * 0.8)
test_size = len(dataset) - train_size
train, test = dataset[0:train_size,:], dataset[train_size:len(dataset),:]

# 将数据集转换为适合LSTM训练的数据格式
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        a = dataset[i:(i+look_back), :]
        dataX.append(a)
        dataY.append(dataset[i + look_back, :])
    return np.array(dataX), np.array(dataY)

# 设置look_back参数，即用前几个数据预测下一个数据
look_back = 3
trainX, trainY = create_dataset(train, look_back)
testX, testY = create_dataset(test, look_back)

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(look_back, 4)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(4, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练LSTM模型
model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=32, verbose=2)

# 使用测试集评估模型的性能
trainScore = model.evaluate(trainX, trainY, verbose=0)
print('Train Score: %.2f MSE (%.2f RMSE)' % (trainScore, np.sqrt(trainScore)))
testScore = model.evaluate(testX, testY, verbose=0)
print('Test Score: %.2f MSE (%.2f RMSE)' % (testScore, np.sqrt(testScore)))

# 使用模型对未来的数据进行预测
trainPredict = model.predict(trainX)
testPredict = model.predict(testX)

# 反标准化预测结果
trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict)
trainY = scaler.inverse_transform(trainY)
testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)
testY = scaler.inverse_transform(testY)

# 计算评价指标
print('Train MAE: %.2f' % mean_absolute_error(trainY, trainPredict))
print('Train RMSE: %.2f' % np.sqrt(mean_squared_error(trainY, trainPredict)))
print('Train R2 Score: %.2f' % r2_score(trainY, trainPredict))
print('Test MAE: %.2f' % mean_absolute_error(testY, testPredict))
print('Test RMSE: %.2f' % np.sqrt(mean_squared_error(testY, testPredict)))
print('Test R2 Score: %.2f' % r2_score(testY, testPredict)))

注意，这只是一个示例代码，实际上根据不同的数据集和问题，需要对模型进行不同的调整和优化。