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深度学习时间序列预测：LSTM算法构建PM2.5单变量模型及Python实现

深度学习时间序列预测：LSTM算法构建PM2.5单变量模型及Python实现

时间序列预测是指根据历史数据对未来的时间点进行预测，对于一些与时间相关的问题，例如气象、股票市场走势等，时间序列预测具有非常重要的应用价值。本文将介绍如何使用深度学习中的LSTM算法，构建针对空气质量（PM2.5）的时间序列单变量模型，并使用Python进行实现。

数据准备

首先，我们需要收集历史空气质量（PM2.5）数据，以便训练模型和验证预测效果。我们可以在国家环境监测总站或者类似的网站上获得历史PM2.5浓度数据。

在我们的模型中，我们将使用5年的PM2.5数据，从2017年1月1日至2022年12月31日。以下是我们使用的数据加载和预处理代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据
df = pd

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