Зарегистрироваться

Последний отзыв

Уроки французского. Повести и рассказы

Валентин Григорьевич Распутин

Книгу прочитать не могу, везде ЛитРес свой нос сунул, как и где скачать полную версию бесплатно!?!?

По всем вопросам обращайтесь на: info@litportal.ru

(©) 2003-2024.

✖

Оценить:

Рейтинг: 0

Купить и скачать

120 практических задач

Автор

Джейд Картер

Год написания книги

2024

Теги

<< 1 ... 23 24 25 26 27 28 29 30 31 ... 46 >>

На страницу:

Перейти

27 из 46

Настройки чтения

Размер шрифта

Высота строк

Поля

1. Подготовка данных

Прежде всего необходимо подготовить данные:

– Загрузить и предобработать временные ряды метеорологических данных.

– Разделить данные на обучающую и тестовую выборки.

– Масштабировать данные для улучшения производительности обучения модели.

2. Построение модели LSTM

Рассмотрим архитектуру LSTM сети для прогнозирования погоды:

– LSTM слои: Используются для запоминания и учета долгосрочных зависимостей в данных о погоде.

Пример архитектуры нейронной сети для прогнозирования погоды:

```python

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout

# Пример построения LSTM модели для прогнозирования погоды

# Подготовка данных (вымышленный пример)

# Загрузка и предобработка данных

# Пример данных (вымышленный)

# Здесь данные должны быть загружены из вашего источника данных

# Давайте представим, что у нас есть временной ряд температур

data = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2022-01-01', periods=365),

'temperature': np.random.randn(365) * 10 + 20})

# Масштабирование данных

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))

scaled_data = scaler.fit_transform(data['temperature'].values.reshape(-1, 1))

# Формирование датасета для LSTM

def create_dataset(data, look_back=1):

X, Y = [], []

for i in range(len(data) – look_back – 1):

X.append(data[i:(i + look_back), 0])

Y.append(data[i + look_back, 0])

return np.array(X), np.array(Y)

# Разделение данных на обучающую и тестовую выборки

train_size = int(len(scaled_data) * 0.8)

test_size = len(scaled_data) – train_size

train, test = scaled_data[0:train_size], scaled_data[train_size:len(scaled_data)]

# Создание dataset с look_back временными шагами

look_back = 10 # количество предыдущих временных шагов для использования в качестве признаков

X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back)

X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back)

# Изменение формы данных для LSTM [samples, time steps, features]

X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))

X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1))

# Построение LSTM модели

model = Sequential()

model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))

model.add(Dropout(0.2))

model.add(LSTM(units=50))