使用Keras框架中的LSTM模型预测特定城市或区域的太阳光照实战

使用Keras框架中的LSTM模型预测特定城市或区域的太阳光照实战

在这个项目中，我们将使用LSTM模型来预测某个城市或区域未来一段时间内的太阳光照量。我们将使用Keras框架来实现这个LSTM模型，并通过提供的历史太阳光照数据来训练该模型。我们将在本文中提供相应的源代码，方便读者理解和参考。

首先，我们需要从指定的数据源中获取历史太阳光照数据，并进行数据的预处理和归一化。接下来，我们将数据集分成训练集和测试集，以便于我们训练和检验模型的准确率。在这个项目中，我们将选取最近一年的数据作为测试集，其余数据则用于模型的训练。

在LSTM模型中，我们需要定义模型的输入和输出，以及模型中的各个层次。在这里，我们使用了LSTM层和Dense层作为模型的主要建模部分。经过多次试验，在模型中添加两层LSTM层和一层Dense层效果比较优秀。以下是模型的代码：

from keras.layers import LSTM, Dense
from keras