基于LSTM的多变量温度预测（python从入门到入坑）

基于LSTM的多变量温度预测（python）

——我保证他能够运行，而且结果能够让你满意（如果你和我一样都是一个新手的话）

这里写目录标题

• 基于LSTM的多变量温度预测（python）
• • ——我保证他能够运行，而且结果能够让你满意（如果你和我一样都是一个新手的话）
  • 一、我为什么要写这些？
  • 二、具体做了什么？
  • 三、源代码切块加注释，恳请批评指正(●’?’●)?

一、我为什么要写这些？

因为让人抓狂的课程大作业，我小组选择了一个多变量预测方面的课题，在我这个大三基本上还没接触过Python数据处理，甚至对神经网络什么的都只是仅限于听过的情况下，这个东西简直难如登天。

然后值得高兴的是网上有很多现成的值得快速模拟入门的代码，但是令人痛苦的是：杂乱无章而且缺乏解释，最后得出的结果也不能说明问题（结果很糟糕，不知道是什么原因）。

因此，我集网上多变量实例代码，结合自己的浅薄之见，做出如下总结，同时也是方便提醒自己——毕竟一星期速成的东西…希望能够支持我完成课程作业。

二、具体做了什么？

结合了多方经验，主要有

• B站唐国梁老师的——TensoFlow2基于LSTM多变量共享单车使用预测（通过这个我快速入门了一些概念）
• 本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39653948/article/details/105927085（tf.keras 11: 时间序列预测之LSTM天气预测）网上大部分都是这个示例
• 以及该文章-本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38346042/article/details/119983658（基于LSTM温度时间序列预测，较于上面那个例子更深入，对特征进行了一些筛选）

然后我根据这些大佬的例子结合一些粗浅的理解——

1. 学会使用Anaconda（下载python库的）和Jyputer（允许单步执行代码块）
2. 通过python强大的绘图，肉眼扫描提取相关性特征（最有可能影响温度变化的东西）
3. 实现了从零到有切分处理csv数据集
4. 单手建立一个啥参数都不调的（或者叫照抄）的神经网络结构3层LSTM——单手是因为我使用cv大法的时候在吃东西
5. 成功训练出了一个利用前3小时数据，精确预测下一小时温度的模型，精度达到了99%（可能是因为时间跨度短，我还不懂，不过确实能运行出结果了）