深度学习时间序列预测：使用LSTM算法构建单变量时间序列模型预测空气质量

编程艺术探索

于 2023-09-10 01:57:51 发布

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文章标签：深度学习 lstm 算法 Python

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本文介绍如何用LSTM算法构建单变量时间序列模型预测空气质量。通过准备数据，预处理，使用Keras建立LSTM模型，训练后对空气质量变化进行预测，以提升预测性能。

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深度学习时间序列预测：使用LSTM算法构建单变量时间序列模型预测空气质量

时间序列预测是机器学习和深度学习领域的一个重要应用，它可以帮助我们预测未来的趋势和模式。在这篇文章中，我们将使用长短期记忆（LSTM）算法来构建一个时间序列预测模型，以预测空气质量的变化。我们将使用Python编程语言，并使用Keras库来实现LSTM模型。

首先，我们需要准备数据。我们将使用一个包含空气质量数据的单变量时间序列数据集。数据集应该包含一个观测变量（空气质量）和一个时间变量。假设我们的数据集已经准备好，并存储在一个CSV文件中。我们可以使用Pandas库来读取和处理数据。

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv("air_quality_data.csv")

# 打印数据集的前几行
print

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