Tansformer时间序列预测模型代码

时间: 2023-09-11 19:11:55 浏览: 175
以下是使用 Transformer 模型进行时间序列预测的 Python 代码示例: ```python import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 加载数据 data = pd.read_csv('data.csv', header=None) dataset = data.values.astype('float32') # 数据归一化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) dataset = scaler.fit_transform(dataset) # 定义函数获取输入输出数据 def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back - 1): a = dataset[i:(i + look_back), 0] X.append(a) Y.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(X), np.array(Y) # 创建训练和测试数据集 train_size = int(len(dataset) * 0.67) test_size = len(dataset) - train_size train, test = dataset[0:train_size, :], dataset[train_size:len(dataset), :] look_back = 3 trainX, trainY = create_dataset(train, look_back) testX, testY = create_dataset(test, look_back) # 转换数据为张量 trainX = tf.convert_to_tensor(trainX) trainY = tf.convert_to_tensor(trainY) testX = tf.convert_to_tensor(testX) testY = tf.convert_to_tensor(testY) # 定义 Transformer 模型 class Transformer(tf.keras.Model): def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size, maximum_position_encoding, rate=0.1): super(Transformer, self).__init__() self.d_model = d_model self.embedding = tf.keras.layers.Dense(d_model, activation='relu') self.pos_encoding = positional_encoding(maximum_position_encoding, d_model) self.encoder = Encoder(num_layers, d_model, num_heads, dff, rate) self.final_layer = tf.keras.layers.Dense(1) def call(self, x, training): seq_len = tf.shape(x)[1] x = self.embedding(x) x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32)) x += self.pos_encoding[:, :seq_len, :] x = self.encoder(x, training) x = self.final_layer(x) return x def positional_encoding(position, d_model): angle_rads = get_angles(np.arange(position)[:, np.newaxis], np.arange(d_model)[np.newaxis, :], d_model) # 对数组中的偶数元素使用 sin 函数 sines = np.sin(angle_rads[:, 0::2]) # 对数组中的奇数元素使用 cos 函数 cosines = np.cos(angle_rads[:, 1::2]) pos_encoding = np.concatenate([sines, cosines], axis=-1) pos_encoding = pos_encoding[np.newaxis, ...] return tf.cast(pos_encoding, dtype=tf.float32) def get_angles(pos, i, d_model): angle_rates = 1 / np.power(10000, (2 * (i // 2)) / np.float32(d_model)) return pos * angle_rates class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.d_model = d_model assert d_model % self.num_heads == 0 self.depth = d_model // self.num_heads self.wq = tf.keras.layers.Dense(d_model) self.wk = tf.keras.layers.Dense(d_model) self.wv = tf.keras.layers.Dense(d_model) self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model) def split_heads(self, x, batch_size): x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth)) return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3]) def call(self, v, k, q, mask): batch_size = tf.shape(q)[0] q = self.wq(q) k = self.wk(k) v = self.wv(v) q = self.split_heads(q, batch_size) k = self.split_heads(k, batch_size) v = self.split_heads(v, batch_size) scaled_attention, attention_weights = scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask) scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention, perm=[0, 2, 1, 3]) concat_attention = tf.reshape(scaled_attention, (batch_size, -1, self.d_model)) output = self.dense(concat_attention) return output, attention_weights def scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask): matmul_qk = tf.matmul(q, k, transpose_b=True) dk = tf.cast(tf.shape(k)[-1], tf.float32) scaled_attention_logits = matmul_qk / tf.math.sqrt(dk) if mask is not None: scaled_attention_logits += (mask * -1e9) attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1) output = tf.matmul(attention_weights, v) return output, attention_weights class PointWiseFeedForwardNetwork(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, d_model, dff): super(PointWiseFeedForwardNetwork, self).__init__() self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(dff, activation='relu') self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(d_model) def call(self, x): x = self.dense1(x) x = self.dense2(x) return x class EncoderLayer(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, d_model, num_heads, dff, rate=0.1): super(EncoderLayer, self).__init__() self.mha = MultiHeadAttention(d_model, num_heads) self.ffn = PointWiseFeedForwardNetwork(d_model, dff) self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6) self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6) self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(rate) self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(rate) def call(self, x, training, mask=None): attn_output, _ = self.mha(x, x, x, mask) attn_output = self.dropout1(attn_output, training=training) out1 = self.layernorm1(x + attn_output) ffn_output = self.ffn(out1) ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training) out2 = self.layernorm2(out1 + ffn_output) return out2 class Encoder(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, maximum_position_encoding, rate=0.1): super(Encoder, self).__init__() self.d_model = d_model self.num_layers = num_layers self.embedding = tf.keras.layers.Dense(d_model, activation='relu') self.pos_encoding = positional_encoding(maximum_position_encoding, d_model) self.enc_layers = [EncoderLayer(d_model, num_heads, dff, rate) for _ in range(num_layers)] self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(rate) def call(self, x, training, mask=None): seq_len = tf.shape(x)[1] x = self.embedding(x) x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32)) x += self.pos_encoding[:, :seq_len, :] x = self.dropout(x, training=training) for i in range(self.num_layers): x = self.enc_layers[i](x, training, mask) return x # 定义模型参数 num_layers = 4 d_model = 128 dff = 512 num_heads = 8 input_vocab_size = len(trainX) dropout_rate = 0.1 maximum_position_encoding = len(trainX) # 创建 Transformer 模型 model = Transformer(num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size, maximum_position_encoding, dropout_rate) # 定义优化器和损失函数 optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) loss_object = tf.keras.losses.MeanSquaredError() # 定义评估指标 train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss') train_accuracy = tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(name='train_mae') test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss') test_accuracy = tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(name='test_mae') # 定义训练函数 @tf.function def train_step(inputs, targets): with tf.GradientTape() as tape: predictions = model(inputs, True) loss = loss_object(targets, predictions) gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) train_loss(loss) train_accuracy(targets, predictions) # 定义测试函数 @tf.function def test_step(inputs, targets): predictions = model(inputs, False) t_loss = loss_object(targets, predictions) test_loss(t_loss) test_accuracy(targets, predictions) # 训练模型 EPOCHS = 100 for epoch in range(EPOCHS): for i in range(len(trainX)): train_step(trainX[i], trainY[i]) for i in range(len(testX)): test_step(testX[i], testY[i]) template = 'Epoch {}, Loss: {}, MAE: {}, Test Loss: {}, Test MAE: {}' print(template.format(epoch + 1, train_loss.result(), train_accuracy.result(), test_loss.result(), test_accuracy.result())) # 使用模型进行预测 predictions = [] for i in range(len(testX)): prediction = model(testX[i], False) predictions.append(prediction.numpy()[0][0]) # 反归一化预测结果 predictions = scaler.inverse_transform(np.array(predictions).reshape(-1, 1)) # 反归一化真实结果 testY = scaler.inverse_transform(testY.reshape(-1, 1)) # 输出预测结果和真实结果 for i in range(len(predictions)): print('Predicted:', predictions[i][0], 'Actual:', testY[i][0]) ``` 在上述代码中,我们首先加载了时间序列数据,然后对数据进行归一化处理。接着,我们定义了一个函数来生成输入输出数据,用于训练模型。然后,我们将数据转换为张量,并定义了一个 Transformer 模型。接着,我们定义了训练和测试函数,使用 Adam 优化器和均方误差损失函数进行模型训练。在训练完成后,我们使用模型对测试数据进行预测,并将预测结果反归一化,以得到真实的预测结果。最后,我们输出了预测结果和真实结果,以便进行比较和评估。
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