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设计方案 数据获取#xff1a; 使用公开的天气数据API#xff08;例如OpenWeather API或其他类似的API#xff09;获取天气数据。确保数据以合适的格式#xff08…要实现一个天气预测的模型并确保该模型可以反复进行训练和更新先设计
设计方案 数据获取 使用公开的天气数据API例如OpenWeather API或其他类似的API获取天气数据。确保数据以合适的格式如CSV或JSON进行存储和处理数据应该包含时间戳、温度、湿度、降水量等字段。 数据预处理 对天气数据进行清洗包括处理缺失值、异常值、日期时间格式处理等。将数据转化为适合机器学习模型训练的格式进行特征工程如标准化、归一化等。 模型选择 使用时间序列预测模型如ARIMA、Prophet或机器学习模型如Random Forest、XGBoost等来进行天气预测。如果需要处理多种特征如温度、湿度等可以选择集成方法或深度学习模型如LSTM、GRU等。 训练与评估 将数据分为训练集和测试集进行模型训练并使用交叉验证等方法来评估模型性能。训练后保存模型可以使用joblib、pickle等工具以便反复使用。 模型更新 定期获取新的数据并用其进行模型更新。需要设置定时任务自动下载新数据并更新模型。 详细实现
以下是设计后的方案和代码
项目文件夹结构
weather-prediction/
├── data/
│ ├── raw/ # 原始天气数据文件
│ ├── processed/ # 预处理后的数据文件
│ └── model/ # 存储训练好的模型
├── scripts/
│ ├── download_weather_data.py # 下载天气数据并保存为CSV
│ ├── preprocess_data.py # 数据预处理脚本
│ ├── train_model.py # 训练LSTM模型脚本
│ ├── continue_training.py # 持续训练脚本
│ └── predict_weather.py # 预测天气脚本
├── models/
│ ├── weather_lstm_model.h5 # 保存的LSTM模型
└── requirements.txt # 项目依赖包详细步骤
下载天气数据脚本download_weather_data.py从API获取并保存到CSV文件。数据预处理脚本preprocess_data.py加载CSV处理数据并保存为标准格式。训练模型脚本train_model.py使用LSTM模型进行训练并保存模型。持续训练脚本continue_training.py加载已保存的模型使用新数据进行模型更新。预测天气脚本predict_weather.py使用训练好的模型进行天气预测。
1. 下载天气数据并保存到CSV文件download_weather_data.py
import requests
import pandas as pd
import os
from datetime import datetime# 下载天气数据
def fetch_weather_data(api_key, cityBeijing):url fhttp://api.openweathermap.org/data/2.5/forecast?q{city}appid{api_key}unitsmetricresponse requests.get(url)data response.json()weather_data []for item in data[list]:weather_data.append({datetime: item[dt_txt],temperature: item[main][temp],humidity: item[main][humidity],pressure: item[main][pressure],wind_speed: item[wind][speed],rain: item.get(rain, {}).get(3h, 0)})df pd.DataFrame(weather_data)return dfdef save_weather_data_to_csv(df, filename../data/raw/weather_data.csv):if not os.path.exists(os.path.dirname(filename)):os.makedirs(os.path.dirname(filename))df.to_csv(filename, indexFalse)print(fWeather data saved to {filename})def main():api_key your_openweather_api_keycity Beijingdf fetch_weather_data(api_key, city)save_weather_data_to_csv(df)if __name__ __main__:main()2. 数据预处理脚本preprocess_data.py
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import osdef load_data(filename../data/raw/weather_data.csv):df pd.read_csv(filename)df[datetime] pd.to_datetime(df[datetime])return dfdef preprocess_data(df):# 时间特征处理df[hour] df[datetime].dt.hourdf[day] df[datetime].dt.dayofweekdf[month] df[datetime].dt.monthdf[year] df[datetime].dt.year# 特征选择features [temperature, humidity, pressure, wind_speed, rain, hour, day, month, year]df df[features]# 标准化特征scaler StandardScaler()df[features] scaler.fit_transform(df[features])return df, scalerdef save_processed_data(df, filename../data/processed/processed_weather_data.csv):df.to_csv(filename, indexFalse)print(fProcessed data saved to {filename})def main():df load_data()processed_data, scaler preprocess_data(df)save_processed_data(processed_data)return scalerif __name__ __main__:main()3. 训练LSTM模型脚本train_model.py
import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout
from sklearn.model_selection import train_test_split
import osdef load_processed_data(filename../data/processed/processed_weather_data.csv):return pd.read_csv(filename)def prepare_lstm_data(df, time_steps10):X, y [], []for i in range(time_steps, len(df)):X.append(df.iloc[i-time_steps:i, :-1].values) # 选择过去的时间步作为特征y.append(df.iloc[i, 0]) # 预测当前温度X, y np.array(X), np.array(y)return X, ydef create_lstm_model(input_shape):model Sequential([LSTM(50, return_sequencesTrue, input_shapeinput_shape),Dropout(0.2),LSTM(50, return_sequencesFalse),Dropout(0.2),Dense(1)])model.compile(optimizeradam, lossmean_squared_error)return modeldef train_model(X, y):X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42)model create_lstm_model((X_train.shape[1], X_train.shape[2]))model.fit(X_train, y_train, epochs20, batch_size32, validation_data(X_test, y_test))return modeldef save_model(model, filename../models/weather_lstm_model.h5):if not os.path.exists(os.path.dirname(filename)):os.makedirs(os.path.dirname(filename))model.save(filename)print(fModel saved to {filename})def main():df load_processed_data()X, y prepare_lstm_data(df)model train_model(X, y)save_model(model)if __name__ __main__:main()4. 持续训练脚本continue_training.py
import tensorflow as tf
import pandas as pd
from train_model import load_processed_data, prepare_lstm_data, create_lstm_model, save_model
import osdef load_model(filename../models/weather_lstm_model.h5):return tf.keras.models.load_model(filename)def continue_training(model, df, time_steps10):X, y prepare_lstm_data(df, time_steps)model.fit(X, y, epochs10, batch_size32)return modeldef main():df load_processed_data()model load_model()updated_model continue_training(model, df)save_model(updated_model)if __name__ __main__:main()5. 预测天气脚本predict_weather.py
import tensorflow as tf
import pandas as pd
from train_model import prepare_lstm_datadef load_model(filename../models/weather_lstm_model.h5):return tf.keras.models.load_model(filename)def predict_weather(model, df, time_steps10):X, _ prepare_lstm_data(df, time_steps)predictions model.predict(X)return predictionsdef main():df pd.read_csv(../data/processed/processed_weather_data.csv)model load_model()predictions predict_weather(model, df)print(predictions)if __name__ __main__:main()6. 依赖文件requirements.txt
pandas
numpy
scikit-learn
tensorflow
requests代码说明 下载天气数据并保存 download_weather_data.py脚本从OpenWeather API获取数据并保存为CSV文件。 数据预处理 preprocess_data.py脚本进行数据清洗、标准化以及特征处理保存为预处理过的CSV文件。 训练LSTM模型 train_model.py通过使用过去的时间序列数据来训练LSTM模型并保存模型。 持续训练 continue_training.py脚本加载已保存的模型并继续使用新数据进行训练。 预测天气 predict_weather.py加载训练好的模型并对新数据进行天气预测。 没有谁生来就是优秀的人你可以不优秀但是不可以失去动力不求上进只会荒废一生。
