LSTM天气预测模型伪代码

以下是使用 LSTM 模型进行天气预测的伪代码：

1. 数据准备：
- 读取历史天气数据并进行预处理（如归一化、平滑处理等），得到训练数据集。
- 将训练数据集划分为输入序列和输出序列，每个输入序列包含多个连续时间步的天气数据，每个输出序列包含一个时间步的天气数据。

2. 定义 LSTM 模型：
- 定义 LSTM 层，设置输入序列的形状、隐藏层大小和激活函数等参数。
- 定义输出层，设置输出序列的形状和激活函数等参数。
- 将 LSTM 层和输出层组合成一个模型。

3. 模型训练：
- 编译模型，指定损失函数、优化器和评估指标等参数。
- 使用训练数据集对模型进行训练，设置训练的批次大小、训练次数等参数。

4. 模型预测：
- 准备测试数据集，将其转换为模型所需的输入格式。
- 使用训练好的模型对测试数据集进行预测，得到预测结果。
- 对预测结果进行反归一化等后处理操作，得到最终的天气预测结果。

以上是 LSTM 天气预测模型的伪代码，具体实现还需要根据具体的数据集和模型参数进行调整和优化。