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0 前言

🔥 Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！

🔥 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的新项目是

🚩 基于时间序列预测LSTM的天气预测系统

🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)

• 难度系数：4分
• 工作量：4分
• 创新点：3分

🧿 选题指导, 项目分享：

https://gitee.com/yaa-dc/BJH/blob/master/gg/cc/README.md

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1 数据集介绍

df = pd.read_csv('/home/kesci/input/jena1246/jena_climate_2009_2016.csv')
df.head()

如上所示，每10分钟记录一次观测值，一个小时内有6个观测值，一天有144（6x24）个观测值。

给定一个特定的时间，假设要预测未来6小时的温度。为了做出此预测，选择使用5天的观察时间。因此，创建一个包含最后720（5x144）个观测值的窗口以训练模型。

下面的函数返回上述时间窗以供模型训练。参数 history_size 是过去信息的滑动窗口大小。target_size 是模型需要学习预测的未来时间步，也作为需要被预测的标签。

下面使用数据的前300,000行当做训练数据集，其余的作为验证数据集。总计约2100天的训练数据。

def univariate_data(dataset, start_index, end_index, history_size, target_size):
    data = []
    labels = []

    start_index = start_index + history_size
    if end_index is None:
        end_index = len(dataset) - target_size

    for i in range(start_index, end_index):
        indices = range(i-history_size, i)
        # Reshape data from (history`1_size,) to (history_size, 1)
        data.append(np.reshape(dataset[indices], (history_size, 1)))
        labels.append(dataset[i+target_size])
    return np.array(data), np.array(labels)

2 开始分析

2.1 单变量分析

首先，使用一个特征（温度）训练模型，并在使用该模型做预测。

2.1.1 温度变量

从数据集中提取温度

uni_data = df['T (degC)']
uni_data.index = df['Date Time']
uni_data.head()

观察数据随时间变化的情况

进行标准化

#标准化
uni_train_mean = uni_data[:TRAIN_SPLIT].mean()
uni_train_std = uni_data[:TRAIN_SPLIT].std()

uni_data = (uni_data-uni_train_mean)/uni_train_std
#写函数来划分特征和标签
univariate_past_history = 20
univariate_future_target = 0
x_train_uni, y_train_uni = univariate_data(uni_data, 0, TRAIN_SPLIT, # 起止区间
                                           univariate_past_history,
                                           univariate_future_target)
x_val_uni, y_val_uni = univariate_data(uni_data, TRAIN_SPLIT, None,
                                       univariate_past_history,
                                       univariate_future_target)

可见第一个样本的特征为前20个时间点的温度，其标签为第21个时间点的温度。根据同样的规律，第二个样本的特征为第2个时间点的温度值到第21个时间点的温度值，其标签为第22个时间点的温度……

2.2 将特征和标签切片

BATCH_SIZE = 256
BUFFER_SIZE = 10000

train_univariate = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train_uni, y_train_uni))
train_univariate = train_univariate.cache().shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).repeat()

val_univariate = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val_uni, y_val_uni))
val_univariate = val_univariate.batch(BATCH_SIZE).repeat()

2.3 建模

simple_lstm_model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(8, input_shape=x_train_uni.shape[-2:]), # input_shape=(20,1) 不包含批处理维度
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

simple_lstm_model.compile(optimizer='adam', loss='mae')

2.4 训练模型

EVALUATION_INTERVAL = 200
EPOCHS = 10

simple_lstm_model.fit(train_univariate, epochs=EPOCHS,
                      steps_per_epoch=EVALUATION_INTERVAL,
                      validation_data=val_univariate, validation_steps=50)

训练过程

训练结果 - 温度预测结果

2.5 多变量分析

在这里，我们用过去的一些压强信息、温度信息以及密度信息来预测未来的一个时间点的温度。也就是说，数据集中应该包括压强信息、温度信息以及密度信息。

2.5.1 压强、温度、密度随时间变化绘图

2.5.2 将数据集转换为数组类型并标准化

dataset = features.values
data_mean = dataset[:TRAIN_SPLIT].mean(axis=0)
data_std = dataset[:TRAIN_SPLIT].std(axis=0)

dataset = (dataset-data_mean)/data_std

def multivariate_data(dataset, target, start_index, end_index, history_size,
                      target_size, step, single_step=False):
    data = []
    labels = []

    start_index = start_index + history_size
    
    if end_index is None:
        end_index = len(dataset) - target_size

    for i in range(start_index, end_index):
        indices = range(i-history_size, i, step) # step表示滑动步长
        data.append(dataset[indices])

        if single_step:
            labels.append(target[i+target_size])
        else:
            labels.append(target[i:i+target_size])

    return np.array(data), np.array(labels)

2.5.3 多变量建模训练训练

single_step_model = tf.keras.models.Sequential()
single_step_model.add(tf.keras.layers.LSTM(32,
                                           input_shape=x_train_single.shape[-2:]))
single_step_model.add(tf.keras.layers.Dense(1))

single_step_model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(), loss='mae')

single_step_history = single_step_model.fit(train_data_single, epochs=EPOCHS,
                                            steps_per_epoch=EVALUATION_INTERVAL,
                                            validation_data=val_data_single,
                                            validation_steps=50)

def plot_train_history(history, title):
    loss = history.history['loss']
    val_loss = history.history['val_loss']

    epochs = range(len(loss))

    plt.figure()

    plt.plot(epochs, loss, 'b', label='Training loss')
    plt.plot(epochs, val_loss, 'r', label='Validation loss')
    plt.title(title)
    plt.legend()

    plt.show()

plot_train_history(single_step_history,
                   'Single Step Training and validation loss')

3 最后