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import numpy as np  
import pandas as pd  
from keras.models import Sequential  
from keras.layers import LSTM, Dense  
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler  
from sklearn.metrics import mean_squared_error  
import matplotlib.pyplot as plt  
  
# 加载数据  
# 假设您有一个名为'gaokao_scores.csv'的CSV文件，其中包含两列：'year'和'score'  
data = pd.read_csv('gaokao_scores.csv')  
  
# 对数据进行预处理  
# 将年份转换为从1977年开始的整数索引  
data['year'] = data['year'] - 1977  
  
# 对分数线进行归一化处理  
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))  
data['score'] = scaler.fit_transform(data['score'].values.reshape(-1, 1))  
  
# 将数据分为训练集和测试集  
train_size = int(len(data) * 0.7)  
test_size = len(data) - train_size  
train, test = data[0:train_size, :], data[train_size:len(data), :]  
  
# 创建训练数据  
def create_dataset(dataset, look_back=1):  
    X, y = [], []  
    for i in range(len(dataset) - look_back - 1):  
        a = dataset[i:(i + look_back), 0]  # 年份  
        X.append(a)  
        y.append(dataset[i + look_back, 1])  # 分数线  
    return np.array(X), np.array(y)  
  
look_back = 3  # 选择一个合适的回溯期  
X_train, y_train = create_dataset(train, look_back)  
X_test, y_test = create_dataset(test, look_back)  
  
# 重塑输入数据以符合LSTM的输入要求  
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], 1, X_train.shape[1]))  
X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], 1, X_test.shape[1]))  
  
# 创建LSTM模型  
model = Sequential()  
model.add(LSTM(4, input_shape=(1, look_back)))  
model.add(Dense(1))  
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')  
  
# 训练模型  
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)  
  
# 进行预测  
trainPredict = model.predict(X_train)  
testPredict = model.predict(X_test)  
  
# 将预测结果反归一化  
trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict)  
y_train = scaler.inverse_transform([y_train])  
testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)  
y_test = scaler.inverse_transform([y_test])  
  
# 计算并打印均方误差  
trainScore = np.sqrt(mean_squared_error(y_train[0], trainPredict[:, 0]))  
print('Train Score: %.2f RMSE' % (trainScore))  
testScore = np.sqrt(mean_squared_error(y_test[0], testPredict[:, 0]))  
print('Test Score: %.2f RMSE' % (testScore))  
  
# 可视化预测结果  
trainPredict = trainPredict.reshape(trainPredict.shape[0])  
y_train = y_train.reshape(y_train.shape[0])  
testPredict = testPredict.reshape(testPredict.shape[0])  
y_test = y_test.reshape(y_test.shape[0])  
  
plt.figure(figsize=(10, 5))  
plt.plot(y_test, color='red', label='Real Gaokao Score')  
plt.plot(testPredict,