# 基于LSTM神经网络的温度预测分析
#### 介绍
基于LSTM神经网络的温度预测分析，探索使用LSTM神经网络对中国湖北省孝感市的气温进行预测，并且评估其预测精度。
#### 软件架构
软件架构说明
#### 安装教程
```bash
pip install --save pandas numpy sklearn tensorflow
**目 录**
. 课程背景及意义 2]()
[2. 实验目的： 2]()
[3. 数据集： 3]()
[3.1 数据来源 3]()
[3.2 数据清洗 4]()
[3.3 数据标准化 4]()
[4. 实验步骤： 5]()
[4.1 数据获取 5]()
[4.2 数据处理 7]()
[4.3 LSTM模型构建与训练 10]()
[5. 结果分析 18]()
[6. 实验总结 21]()
1. # <a name="_toc168607535"></a><a name="_toc168607619"></a><a name="_toc168607640"></a><a name="_toc168686341"></a><a name="_toc168686900"></a>**课程背景及意义**
气温预测在农业、能源、交通、旅游等领域具有广泛的应用，对提升生产效率和资源利用效率具有重要意义。在农业领域，农民可以根据未来的天气预测来安排作物的种植和灌溉计划。在能源管理中，电力公司可以根据未来的温度预测来规划电力需求和发电计划。在交通运输领域，航空公司和铁路公司可以根据未来的天气预测来调整航班和列车时刻表。在气象学中，气温预测是一个重要且具有挑战性的任务。传统的统计模型在处理时间序列数据时常常难以捕捉到复杂的非线性关系。近年来，深度学习技术，尤其是LSTM神经网络，在时间序列预测中表现出了强大的能力。本报告目标在于探索使用LSTM神经网络对中国湖北省孝感市的气温进行预测，并且评估其预测精度。
1. # <a name="_toc168607536"></a><a name="_toc168607620"></a><a name="_toc168607641"></a><a name="_toc168686342"></a><a name="_toc168686901"></a>**实验目的：**
本实验目的在于使用长短期记忆（LSTM）神经网络模型预测中国湖北省孝感市的未来气温。通过本实验，我将获取、清洗和处理气象数据，并使用深度学习技术进行时间序列预测。具体目的包括：
1) 掌握数据预处理技术：
学习和掌握对气温时间序列数据进行预处理的方法，包括数据清洗、缺失值处理、移动平均线计算和季节性分解分析等。理解和应用数据标准化技术，为后续模型训练提供高质量的输入数据。
1) 构建和训练LSTM神经网络模型：
学习LSTM神经网络的原理及其在处理时间序列数据方面的优势，构建适合气温预测的LSTM模型。通过设置合适的模型架构和超参数（如LSTM层数、节点数、Dropout比例等），训练模型并优化其性能。
1) 评估和验证模型性能：
使用常见的评估指标（如MAE、RMSE）对模型在训练集和测试集上的表现进行评估，分析模型是否准确和稳定。通过可视化手段展示预测结果，与真实数据进行对比，直观验证模型是否准确。
1) 探讨LSTM模型在气温预测中的应用前景：
研究气温预测在农业、能源、环境监测等领域的应用价值，讨论LSTM模型在实际应用中的优势和局限。
1. # <a name="_toc168607537"></a><a name="_toc168607621"></a><a name="_toc168607642"></a><a name="_toc168686343"></a><a name="_toc168686902"></a>**数据集：**
1. ## ` `**<a name="_toc168607538"></a><a name="_toc168607622"></a><a name="_toc168607643"></a><a name="_toc168686344"></a><a name="_toc168686903"></a>数据来源**
我使用Weatherbit API获取了孝感市（孝南区）的历史气温数据。涵盖2023-01-01到2024-06-05的所有温度数据（总计12505条），API返回的数据包括每小时的气温、湿度、气压等信息。然后我将数据写入到excel文件中，将Api返回的接口数据处理为date和temperature 两列，最终的数据格式如下图1：
基于LSTM神经网络的温度预测分析.zip （15个子文件） 
s-master 
季节性分解.png 159KB
Spider2.py 1KB year-真实值vs预测值.png 34KB 温度预测.png 123KB
temperature_data-2023-2024.xlsx 191KB Predition.py 2KB .gitignore 350B Spider.py 2KB 真实值对比预测值.png 30KB 温度和24小时移动平均线.png 134KB temperature_prediction_model.h5 425KB SaveModel.py 2KB 训练和验证损失.png 46KB README.md 676KB Training.py 4KB资源评论
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