使用LSTM模型预测特定城市或区域的太阳光照量

使用LSTM模型预测特定城市或区域的太阳光照量

太阳光照量是一个重要的气象指标，对于农业、能源和环境等领域具有重要的影响。在本文中，我们将介绍如何使用LSTM（长短期记忆）模型来预测特定城市或区域的太阳光照量。我们将使用Python编程语言和Keras库来实现这一目标。

LSTM是一种递归神经网络（RNN）的变体，它在处理序列数据时表现出色。它能够捕捉到时间序列数据中的长期依赖关系，并且适用于许多时间序列预测任务，包括太阳光照量预测。

首先，我们需要收集太阳光照量的历史数据。这些数据可以从气象站、传感器或其他可靠的数据源中获取。对于本文的示例，我们将使用一个虚构的数据集来说明整个过程。

我们假设我们有一个名为"sunshine.csv"的CSV文件，其中包含了过去几年某个城市的每日太阳光照量数据。文件的格式如下：

日期,光照量
2018-01-01,5.6
2018-01-02,6.2
2018-01-03,7.8
...

接下来，我们将使用Python和Pandas库来加载和准备数据：

import pandas as pd

# 从CSV文件中加载数据
data = pd.read_csv<