建筑图纸字母代表大全图解长沙百度首页优化排名
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。
文章目录
- 1. 数据准备：
- 2. 模型定义：
- 3. 训练过程：
- 4. 预测和评估：
- 5. 可视化：
- 代码实现
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。