使用LSTM进行多特征温度回归预测时仅输出均值的问题排查

一、特征与标签的相关性不足 #

• 先验证你用的三个特征（altitude、humidity、pressure）和目标温度的相关性：计算每个特征与温度的皮尔逊相关系数，如果绝对值都接近0，说明这些特征几乎无法提供预测温度的有效信息，模型只能靠预测均值来最小化损失。
  • 比如如果altitude是固定值（所有样本都是同一观测点），这个特征完全冗余，直接删掉。
  • 建议补充时间相关特征：从时间戳里提取小时、月份、星期几等周期性特征，温度通常有明显的日/周/季节周期，这些特征能帮模型捕捉核心规律。

二、时间窗口与预测步长不匹配 #

• 你当前用t、t+1、t+2三个时间步的特征预测t+3的温度，如果数据是每小时一条，相当于用前3小时的特征预测3小时后的温度，而你的目标是预测下一小时的温度，步长设置不合理导致任务难度过高，模型无法学到有效模式。
  • 调整窗口设计：比如改成用过去6/12小时的特征预测下一小时的温度，或者缩短预测步长（比如用t、t+1的特征预测t+2，对应下一小时），给模型足够的上下文信息。

三、模型容量不足 #

• 如果LSTM结构太简单，无法捕捉时间序列的复杂模式，会直接退化为预测均值：
  • 增加LSTM隐藏单元数量：比如从32/64调整为128/256。
  • 堆叠多层LSTM：比如设置2-3层LSTM（注意上层要设置return_sequence=True传递序列给下一层）。
  • 在LSTM后添加全连接层：用nn.Linear(hidden_size, 1)做输出映射，不要直接用LSTM的最后输出，提升模型拟合能力。

四、训练过程参数不合理 #

• 学习率：尝试1e-3到1e-4之间的取值，配合Adam优化器。学习率太低会导致模型更新缓慢，太高则会震荡无法稳定收敛。
• 训练轮数：增加训练轮数，同时搭配早停（Early Stopping）机制，避免过拟合的同时保证模型充分学习。
• Batch Size：尝试32、64、128这类常见值，太小的batch会引入过多梯度噪声，太大则容易陷入局部最优。
• 数据缩放：确保特征和标签分别做minmax缩放，预测时要将输出反缩放回原始温度范围，避免损失计算的偏差。

五、数据处理遗漏点 #

• 趋势与季节性处理：如果温度有明显的上升/下降趋势或周期性波动，对数据做差分处理，或者用季节性分解（如STL）分离趋势、季节项，让模型专注于残差的预测。
• 异常值剔除：用四分位数法或3σ原则检查并移除温度、湿度、压力中的异常值，避免干扰模型学习。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1595443