挑战杯 基于LSTM的天气预测 - 时间序列预测

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了挑战杯 基于LSTM的天气预测 - 时间序列预测。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

0 前言

🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是

机器学习大数据分析项目

该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!

🧿 更多资料, 项目分享:

https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-833682.html


1 数据集介绍


df = pd.read_csv(‘/home/kesci/input/jena1246/jena_climate_2009_2016.csv’)
df.head()

挑战杯 基于LSTM的天气预测 - 时间序列预测,python

如上所示,每10分钟记录一次观测值,一个小时内有6个观测值,一天有144(6x24)个观测值。

给定一个特定的时间,假设要预测未来6小时的温度。为了做出此预测,选择使用5天的观察时间。因此,创建一个包含最后720(5x144)个观测值的窗口以训练模型。

下面的函数返回上述时间窗以供模型训练。参数 history_size 是过去信息的滑动窗口大小。target_size
是模型需要学习预测的未来时间步,也作为需要被预测的标签。

下面使用数据的前300,000行当做训练数据集,其余的作为验证数据集。总计约2100天的训练数据。


def univariate_data(dataset, start_index, end_index, history_size, target_size):
data = []
labels = []

    start_index = start_index + history_size
    if end_index is None:
        end_index = len(dataset) - target_size

    for i in range(start_index, end_index):
        indices = range(i-history_size, i)
        # Reshape data from (history`1_size,) to (history_size, 1)
        data.append(np.reshape(dataset[indices], (history_size, 1)))
        labels.append(dataset[i+target_size])
    return np.array(data), np.array(labels)

2 开始分析

2.1 单变量分析

首先,使用一个特征(温度)训练模型,并在使用该模型做预测。

2.1.1 温度变量

从数据集中提取温度


uni_data = df[‘T (degC)’]
uni_data.index = df[‘Date Time’]
uni_data.head()

观察数据随时间变化的情况

挑战杯 基于LSTM的天气预测 - 时间序列预测,python
进行标准化


#标准化
uni_train_mean = uni_data[:TRAIN_SPLIT].mean()
uni_train_std = uni_data[:TRAIN_SPLIT].std()

uni_data = (uni_data-uni_train_mean)/uni_train_std
#写函数来划分特征和标签
univariate_past_history = 20
univariate_future_target = 0
x_train_uni, y_train_uni = univariate_data(uni_data, 0, TRAIN_SPLIT, # 起止区间
                                           univariate_past_history,
                                           univariate_future_target)
x_val_uni, y_val_uni = univariate_data(uni_data, TRAIN_SPLIT, None,
                                       univariate_past_history,
                                       univariate_future_target)

可见第一个样本的特征为前20个时间点的温度,其标签为第21个时间点的温度。根据同样的规律,第二个样本的特征为第2个时间点的温度值到第21个时间点的温度值,其标签为第22个时间点的温度……

挑战杯 基于LSTM的天气预测 - 时间序列预测,python

挑战杯 基于LSTM的天气预测 - 时间序列预测,python

2.2 将特征和标签切片


BATCH_SIZE = 256
BUFFER_SIZE = 10000

train_univariate = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train_uni, y_train_uni))
train_univariate = train_univariate.cache().shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).repeat()

val_univariate = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val_uni, y_val_uni))
val_univariate = val_univariate.batch(BATCH_SIZE).repeat()

2.3 建模


simple_lstm_model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.LSTM(8, input_shape=x_train_uni.shape[-2:]), # input_shape=(20,1) 不包含批处理维度
tf.keras.layers.Dense(1)
])

simple_lstm_model.compile(optimizer='adam', loss='mae')

2.4 训练模型


EVALUATION_INTERVAL = 200
EPOCHS = 10

simple_lstm_model.fit(train_univariate, epochs=EPOCHS,
                      steps_per_epoch=EVALUATION_INTERVAL,
                      validation_data=val_univariate, validation_steps=50)

训练过程

挑战杯 基于LSTM的天气预测 - 时间序列预测,python

训练结果 - 温度预测结果
挑战杯 基于LSTM的天气预测 - 时间序列预测,python

2.5 多变量分析

在这里,我们用过去的一些压强信息、温度信息以及密度信息来预测未来的一个时间点的温度。也就是说,数据集中应该包括压强信息、温度信息以及密度信息。

2.5.1 压强、温度、密度随时间变化绘图

挑战杯 基于LSTM的天气预测 - 时间序列预测,python

2.5.2 将数据集转换为数组类型并标准化


dataset = features.values
data_mean = dataset[:TRAIN_SPLIT].mean(axis=0)
data_std = dataset[:TRAIN_SPLIT].std(axis=0)

dataset = (dataset-data_mean)/data_std

def multivariate_data(dataset, target, start_index, end_index, history_size,
                      target_size, step, single_step=False):
    data = []
    labels = []

    start_index = start_index + history_size
    
    if end_index is None:
        end_index = len(dataset) - target_size

    for i in range(start_index, end_index):
        indices = range(i-history_size, i, step) # step表示滑动步长
        data.append(dataset[indices])

        if single_step:
            labels.append(target[i+target_size])
        else:
            labels.append(target[i:i+target_size])

    return np.array(data), np.array(labels)

2.5.3 多变量建模训练训练



    single_step_model = tf.keras.models.Sequential()
    single_step_model.add(tf.keras.layers.LSTM(32,
                                               input_shape=x_train_single.shape[-2:]))
    single_step_model.add(tf.keras.layers.Dense(1))
    
    single_step_model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(), loss='mae')
    
    single_step_history = single_step_model.fit(train_data_single, epochs=EPOCHS,
                                                steps_per_epoch=EVALUATION_INTERVAL,
                                                validation_data=val_data_single,
                                                validation_steps=50)


    def plot_train_history(history, title):
        loss = history.history['loss']
        val_loss = history.history['val_loss']
    
        epochs = range(len(loss))
    
        plt.figure()
    
        plt.plot(epochs, loss, 'b', label='Training loss')
        plt.plot(epochs, val_loss, 'r', label='Validation loss')
        plt.title(title)
        plt.legend()
    
        plt.show()

    plot_train_history(single_step_history,
                       'Single Step Training and validation loss')


挑战杯 基于LSTM的天气预测 - 时间序列预测,python
挑战杯 基于LSTM的天气预测 - 时间序列预测,python

6 最后

🧿 更多资料, 项目分享:

https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate

到了这里,关于挑战杯 基于LSTM的天气预测 - 时间序列预测的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 挑战杯 基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 **基于深度学习的植物识别算法 ** 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:3分 工作量:4分 创新点:4分 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/dancheng

    2024年04月09日
    浏览(85)
  • 挑战杯 基于YOLO实现的口罩佩戴检测 - python opemcv 深度学习

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 **基于YOLO实现的口罩佩戴检测 ** 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:3分 工作量:4分 创新点:4分 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/dancheng-s

    2024年02月22日
    浏览(52)
  • 第十八届“挑战杯”-基于端云算力协同的疲劳驾驶智能识别-2023.03.28

    目录 时间 内容 具体 知识点 评分 数据 领域调研 ChatGPT询问 论文: 开源代码: null https://competition.huaweicloud.com/information/1000041855/circumstance   主题:智能驾驶场景(疲劳/分神驾驶检测),利用端侧算力单元与云上算力中心协同,让车辆能够更准确更迅速的检测疲劳/分神驾驶,

    2024年02月05日
    浏览(60)
  • 大数据毕业设计 LSTM时间序列预测算法 - 股票预测 天气预测 房价预测

    今天学长向大家介绍LSTM基础 基于LSTM的预测算法 - 股票预测 天气预测 房价预测 时间序列预测是一类比较困难的预测问题。 与常见的回归预测模型不同,输入变量之间的“序列依赖性”为时间序列问题增加了复杂度。 一种能够专门用来处理序列依赖性的神经网络被称为 递归

    2024年02月05日
    浏览(65)
  • 挑战杯 车道线检测(自动驾驶 机器视觉)

    无人驾驶技术是机器学习为主的一门前沿领域,在无人驾驶领域中机器学习的各种算法随处可见,今天学长给大家介绍无人驾驶技术中的车道线检测。 在无人驾驶领域每一个任务都是相当复杂,看上去无从下手。那么面对这样极其复杂问题,我们解决问题方式从先尝试简化问

    2024年03月28日
    浏览(74)
  • 挑战杯 机器视觉目标检测 - opencv 深度学习

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 机器视觉 opencv 深度学习目标检测 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:3分 工作量:3分 创新点:4分 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/dancheng

    2024年04月13日
    浏览(61)
  • 挑战杯 地铁大数据客流分析系统 设计与实现

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 地铁大数据客流分析系统 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate 使用 Flink 完成数据清洗和聚合,使用 Elasticsearch + Kibana 的的技术路线,完成了客流信息

    2024年02月19日
    浏览(80)
  • TinTin Web3 Bounty 挑战杯开启,Sui 向你发出挑战邀请

    以下文章来源于TinTinLand ,作者TinTinLand。 2024 年开年最火的是什么? 对 Web3 来说, Bounty 任务应该是普通人获得行业“一杯羹”的重要捷径! 通过深入学习各类 Web3 技术,凭借实战锻炼开发创新项目, 就有机会获得各大生态项目方的 Bounty 奖励。 TinTinLand 社区为了帮助更多开

    2024年04月09日
    浏览(42)
  • 挑战杯 python的搜索引擎系统设计与实现

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 python的搜索引擎系统设计与实现 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:3分 工作量:5分 创新点:3分 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/dancheng-s

    2024年02月19日
    浏览(61)
  • 挑战杯 python 机器视觉 车牌识别 - opencv 深度学习 机器学习

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 基于python 机器视觉 的车牌识别系统 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:3分 工作量:3分 创新点:3分 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate 车牌识别其实是个经典的机器视觉任务了,

    2024年02月21日
    浏览(50)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包