基于keras编写一段程序，使用LSTM进行多站点pm2.5预测，数据集中的‘站点’为类别型特征，不需要归一化

下面是一个基于Keras和LSTM的多站点PM2.5预测的样例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from keras.utils import np_utils
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Dropout

# 读取数据
data = pd.read_csv('pm25_data.csv')

# 将站点编码为数字
encoder = LabelEncoder()
data['station'] = encoder.fit_transform(data['station'])

# 将数据分为输入和输出
X = data[['station', 'pm25']].values
Y = data['pm25'].values

# 对输出进行one-hot编码
Y = np_utils.to_categorical(Y)

# 训练集和测试集分割
train_size = int(len(X) * 0.7)
X_train, Y_train = X[:train_size], Y[:train_size]
X_test, Y_test = X[train_size:], Y[train_size:]

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(1, 2)))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(Y.shape[1], activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train.reshape(-1, 1, 2), Y_train, epochs=50, batch_size=32, verbose=2)

# 测试模型
score = model.evaluate(X_test.reshape(-1, 1, 2), Y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

在这个代码中，我们首先读取了pm2.5数据集，将站点编码为数字，并将数据分为输入和输出。我们对输出进行了one-hot编码以便于训练。然后我们将数据集分割为训练集和测试集。接着我们定义了一个LSTM模型，用于预测pm2.5的值。最后，我们训练模型并使用测试集进行测试。

需要注意的是，在这个代码中我们没有对输入进行归一化处理，因为站点是类别型特征，不需要进行归一化。