深度学习实战：kaggle竞赛：Keras实现双层LSTM进行风暴预测 python+Keras源码

深度学习实战：kaggle竞赛：Keras实现双层LSTM进行风暴预测 python+Keras源码

本文使用Keras实现双层LSTM进行风暴预测，是一个二分类任务。

模型构建思路

为什么使用 LSTM？

LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的 R（循环神经网络），它能够有效地处理长期依赖问题。相比传统的 R，LSTM 通过引入门控机制来控制信息的流动，能够保持较长时间范围内的记忆，并防止梯度消失或爆炸的问题。在处理时间序列或语言数据时，LSTM 可以学习序列中的长期依赖关系。

第一层 LSTM 输出整个序列，以便提供丰富的上下文信息给下一层。 第二层 LSTM 从中提取更高层次的特征，并进一步压缩信息。

为什么堆叠多个 LSTM 层？

多层 LSTM 结构通常能帮助模型学习更加复杂的模式。每一层 LSTM 都能提取更高层次的特征，堆叠的 LSTM 层可以提升模型的表达能力，捕获更加复杂的时间序列特征。return_sequences=True 让第一层输出序列以便传递给第二层，而第二层仅返回最后一个时间步的结果来与全连接层（Dense）进行交互。

为什么使用 ReLU 和 Sigmoid 激活函数？

ReLU 在全连接层中使用能够帮助加速训练，避免梯度消失问题，同时增强模型的非线性表达能力。 Sigmoid 激活函数用于输出层，用于二分类任务，输出一个概率值，便于计算交叉熵损失。

优点

适用于序列数据：LSTM 结构能够处理并理解时间序列数据中的长期依赖关系，适用于许多任务，如自然语言处理、股票预测、天气预测等。

深层网络：堆叠的 LSTM 层让网络具备了更强的学习能力，能够从原始数据中提取复杂的特征。

激活函数的选择：tanh 激活函数避免了传统 R 中的梯度消失问题，ReLU 加速训练过程，sigmoid 激活函数为二分类任务提供了可靠的概率输出。

灵活性和可扩展性：该模型设计相对简单，可以根据具体任务需求调整 LSTM 层数、神经单元数、激活函数等。比如可以尝试添加更多的 LSTM 层或增加神经元数量来提升模型性能。

• 本次的建模定义了一个适合处理时间序列数据的 双层 LSTM 网络，最终通过全连接层进行分类。设计的核心思想是通过 LSTM 层提取时间序列中的时序依赖特征，利用全连接层进一步映射为输出结果。这样设计的好处是能够捕获数据中的长期依赖关系，并且具有良好的可扩展性，适合二分类任务。

源码

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import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow. import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
from tensorflow. import Adam
import math

train_data = pd.read_csv('')
test_data = pd.read_csv('')

数据集

以上就是数据集，首先要将其转换为时间序列。

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train_data['datetime'] = _datetime(train_data[['year', 'month', 'day', 'hour', 'minute']])

# 将新创建的 'datetime' 列设为索引
train_data.set_index('datetime', inplace=True)

test_data['datetime'] = _datetime(test_data[['year', 'month', 'day', 'hour', 'minute']])

# 将新创建的 'datetime' 列设为索引
test_data.set_index('datetime', inplace=True)
train_data.head()

可以看到，数据已经转换为时间序列，本次任务是预测最后两列，一小时后是否有风暴和三小时后是否有风暴。

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import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from _selection import train_test_split
from  import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
from  import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt

# 提取特征和标签
train_data2 = train_data.drop(columns=['year','month','day','hour','minute'])
X = train_data2[['lat', 'lon', 'intensity', 'size', 'distance']].values
y_1h = train_data2['Storm_osyBe_1h'].values
y_h = train_data2['Storm_osyBe_h'].values

# 标准化输入数据
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 调整输入形状以适配 LSTM
X_seq = X_scaled.reshape(X_scaled.shape[0], 1, X_scaled.shape[1])

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train_1h, y_test_1h = train_test_split(X_seq, y_1h, test_size=0.2, random_state=42)
X_train, X_test, y_train_h, y_test_h = train_test_split(X_seq, y_h, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建 LSTM 模型的函数
def build_lstm_model(input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(64, return_sequences=True, activation='tanh', input_shape=input_shape))
    model.add(LSTM(2, return_sequences=False, activation='tanh'))
    model.add(Dense(64, activation='relu'))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  # 使用 sigmoid 激活函数进行二分类
    modelpile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

# 创建并训练模型预测 1h 风暴
model_1h = build_lstm_model(X_train.shape[1:])
history_1h = model_1h.fit(X_train, y_train_1h, epochs=10, batch_size=2, validation_data=(X_test, y_test_1h))

# 创建并训练模型预测 h 风暴
model_h = build_lstm_model(X_train.shape[1:])
history_h = model_h.fit(X_train, y_train_h, epochs=10, batch_size=2, validation_data=(X_test, y_test_h))

# 在测试集上预测
y_pred_1h = model_1h.predict(X_test)
y_pred_1h = (y_pred_1h > 0.5).astype(int)  # 将输出转为二进制 0 或 1

y_pred_h = model_h.predict(X_test)
y_pred_h = (y_pred_h > 0.5).astype(int)  # 将输出转为二进制 0 或 1

# 评估模型性能
accuracy_1h = accuracy_score(y_test_1h, y_pred_1h)
accuracy_h = accuracy_score(y_test_h, y_pred_h)

print(f"1 Hour Storm Prediction Accuracy: {accuracy_1h * 100:.2f}%")
print(f" Hour Storm Prediction Accuracy: {accuracy_h * 100:.2f}%")

# 绘制训练和验证的损失图
def plot_loss(history, title):
    plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss')
    plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss')
    (title)
    plt.xlabel('Epochs')
    plt.ylabel('Loss')
    plt.legend()
    plt.show()

# 绘制 1h 和 h 模型的损失图
plot_loss(history_1h, '1 Hour Storm Prediction Loss')
plot_loss(history_h, ' Hour Storm Prediction Loss')

在这里插入图片描述

根据输出结果可以看到，效果还行，接下来评估一下。

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

from  import  roc_auc_score, accuracy_score

# 在测试集上预测
y_pred_1h = model_1h.predict(X_test)
y_pred_1h_binary = (y_pred_1h > 0.5).astype(int)  # 将输出转为二进制 0 或 1

y_pred_h = model_h.predict(X_test)
y_pred_h_binary = (y_pred_h > 0.5).astype(int)  # 将输出转为二进制 0 或 1

# 1h 风暴评估
accuracy_1h = accuracy_score(y_test_1h, y_pred_1h_binary)
auc_1h = roc_auc_score(y_test_1h, y_pred_1h)

# h 风暴评估
accuracy_h = accuracy_score(y_test_h, y_pred_h_binary)
auc_h = roc_auc_score(y_test_h, y_pred_h)

# 打印评估指标
print(f"1 Hour Storm Prediction Metrics:")
print(f" - Accuracy: {accuracy_1h * 100:.2f}%")
print(f" - AUC: {auc_1h:.2f}")

print(f"\n Hour Storm Prediction Metrics:")
print(f" - Accuracy: {accuracy_h * 100:.2f}%")
print(f" - AUC: {auc_h:.2f}")

可以看出1小时预测模型性能优秀，适合实际部署，尤其是短时风暴预警的场景。小时预测模型虽表现良好，但其AUC下降反映出对更长时间预测的适应能力有限。

本次分享到这里就结束了，数据集大家可以自行下载尝试，感谢观看

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2024-12-25，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除前往查看lstm源码python深度学习keras