写出EEMD+STL+XGBoost+LightGBM+ConvLSTM的读取csv数据的多输入单输出的时序训练及预测代码
时间: 2023-03-09 22:11:29 浏览: 87
对于EEMD来说,首先需要对数据进行预处理,例如标准化,然后调用EEMD函数,输入原始时序数据,得到经过EEMD处理后的时序数据,然后将时序数据输入到STL、XGBoost、LightGBM和ConvLSTM模型中进行训练,最后进行预测。 代码如下:# 预处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(csv_data)
csv_data_scaled = scaler.transform(csv_data)# EEMD
import eemd
csv_data_eemd = eemd.eemd(csv_data_scaled)# STL
from sklearn.svm import SVR
stl_model = SVR()
stl_model.fit(csv_data_eemd)# XGBoost
from xgboost import XGBRegressor
xgb_model = XGBRegressor()
xgb_model.fit(csv_data_eemd)# LightGBM
from lightgbm import LGBMRegressor
lgbm_model = LGBMRegressor()
lgbm_model.fit(csv_data_eemd)# ConvLSTM
from keras.layers import ConvLSTM2D
clstm_model = ConvLSTM2D()
clstm_model.fit(csv_data_eemd)# 预测
stl_pred = stl_model.predict(csv_data_eemd)
xgb_pred = xgb_model.predict(csv_data_eemd)
lgbm_pred = lgbm_model.predict(csv_data_eemd)
clstm_pred = clstm_model.predict(csv_data_eemd)