cnn-bilstm气温预测

### 数据预处理 对于气温预测任务，数据预处理是一个至关重要的环节。考虑到气温特征数据的空间依赖性以及时间上的连续特性，在准备数据时应充分考虑这些因素。具体而言： - **清洗与标准化**：去除异常值并进行必要的缺失值填补；对不同尺度的数据实施标准化或归一化操作以确保模型学习过程中的稳定性[^2]。 - **滑动窗口创建**：由于温度变化存在一定的周期性和趋势性，可以采用滑动窗口的方式构造输入样本，即选取一段时间内的历史观测作为当前时刻预测的基础。 ```python import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler def preprocess_data(data, window_size=7): scaler = StandardScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(data.reshape(-1, 1)) X, y = [], [] for i in range(len(scaled_data)-window_size): X.append(scaled_data[i:i+window_size]) y.append(scaled_data[i+window_size]) return np.array(X), np.array(y) X_train, y_train = preprocess_data(train_temperature_series) ``` ### 模型构建 为了有效捕捉到气象要素间的复杂关联模式，建议选用融合了卷积层(CNN)和双向长短时记忆单元(BiLSTM)架构的混合深度学习框架来进行建模。其中， - **CNN部分负责提取局部空间特征**：通过对相邻时间段内各站点间相互作用的学习来增强表征能力； - **BiLSTM则专注于挖掘长期的历史演变规律**：不仅关注过去的影响因子还能兼顾未来可能发生的状况，从而提供更精准的趋势判断依据。 ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Bidirectional, LSTM, Dense model = Sequential([ Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(None, 1)), MaxPooling1D(pool_size=2), Bidirectional(LSTM(50, return_sequences=True)), Bidirectional(LSTM(50)), Dense(1) ]) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') ``` ### 训练策略 在实际应用过程中，推荐采取如下措施保障训练效果： - 使用交叉验证技术合理分配训练集、验证集及测试集的比例，以便更好地评估超参数调整带来的影响，并最终确定最优配置方案[^1]。 - 应用早停法(Early Stopping)，当验证损失不再下降时提前终止迭代更新，防止过拟合现象的发生。 - 定期保存检查点(checkpoint)，记录下每次达到最低误差水平下的权重状态，便于后续加载继续调优或者部署上线服务。 ```python history = model.fit( X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2, callbacks=[ EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10), ModelCheckpoint('best_model.h5', save_best_only=True) ] ) ```