基于 PyTorch 的 LSTM 实现降雨量预测

基于 PyTorch 的 LSTM 实现降雨量预测示例。包括数据准备、模型定义、训练和预测等。

1. 数据准备：

• 使用随机生成的数据作为示例，实际应用中请替换为真实数据。
• 数据被归一化到 [0, 1] 范围，以便更好地输入到 LSTM 模型中。
• 数据被转换为 LSTM 所需的序列格式，每个序列包含 seq_length 个时间步。

2. 模型定义：

• 使用 PyTorch 的 nn.LSTM 定义 LSTM 层。
• 模型输出最后一个时间步的隐藏状态，并通过全连接层预测降雨量。

3. 训练过程：

• 使用均方误差（MSE）作为损失函数，Adam 优化器进行优化。
• 每个 epoch 计算训练集和测试集的损失，监控模型的收敛情况。

4. 预测和评估：

• 使用训练好的模型对测试集进行预测。
• 将预测结果和真实值反归一化，以便与原始数据进行比较。
• 通过 RMSE 和 MAE 评估模型的预测性能。

5. 可视化&#