LSTM时间序列预测模型——LAI预测-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/huo980703/article/details/130630187

该文介绍了LSTM网络的基本概念，以及如何利用TensorFlow和Keras进行时间序列数据的预处理和建模。通过读取Excel数据，标准化处理，然后使用LSTM模型进行训练和验证，最终对测试集进行预测并可视化结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、LSTM是什么？

长短期记忆网络（Long-Short Term Memory,LSTM）论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。时间序列数据是以一定有规律的时间间隔，从而在每个时间段产生一系列相应数据。时间序列的相应问题（这里主要将时序问题预测）是根据前n时刻的数据，从此预测后面时刻的数据。

二、使用步骤

1.读入数据

代码如下（示例）：

filepath = 'E:\LSTM\data\LAI.xlsx'
data = pd.read_excel(filepath)
print(data.head())
temp = data['LAI']
temp.index = data['Date Time']

2.完整代码

代码如下（示例）：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
# 调用GPU加速
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
for gpu in gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
filepath = 'E:\LSTM\data\LAI.xlsx'
data = pd.read_excel(filepath)
print(data.head())
temp = data['LAI']
temp.index = data['Date Time']
temp.plot()
# 取前80%个数据作为训练集
train_num = int(len(data) * 0.8)
# 80%-90%用于验证
val_num = int(len(data) * 0.9)
# 最后10%用于测试
temp_mean = temp