在tensorflow实现用遗传算法和lstm对时序数据进行预测，输入训练集数据为一列的csv格式数据并指定绝对路径，训练集95%作为测试集，并将预测值和实际值画曲线显示。最后把loss和acc结果按epochs可视化

好的，这是一个比较复杂的问题，需要分几个步骤来实现。以下是实现步骤：

1. 加载数据

首先，需要使用pandas库读取csv文件，并将数据分为训练集和测试集，代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('/path/to/your/csv')

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.05, shuffle=False)

# 获取训练集和测试集的特征和标签
train_x, train_y = train_data.iloc[:, :-1].values, train_data.iloc[:, -1].values
test_x, test_y = test_data.iloc[:, :-1].values, test_data.iloc[:, -1].values

2. 定义模型

接下来，需要定义一个LSTM模型，代码如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义模型
def lstm_model(input_shape):
    inputs = Input(shape=input_shape)
    x = LSTM(64)(inputs)
    x = Dense(32, activation='relu')(x)
    outputs = Dense(1)(x)
    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model

该模型包含一个LSTM层和两个全连接层，其中LSTM层的输出作为后续全连接层的输入。

3. 定义遗传算法

为了使用遗传算法优化模型参数，需要定义一个遗传算法类。这里使用deap库来实现遗传算法，代码如下：

import random
import numpy as np
from deap import base, creator, tools

# 定义遗传算法
class GeneticAlgorithm:
    def __init__(self, model, train_x, train_y):
        self.model = model
        self.train_x = train_x
        self.train_y = train_y
        self.n_features = train_x.shape[1]
        self.pop_size = 10
        self.n_gen = 10
        self.toolbox = base.Toolbox()
        self.stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values)
        self.logbook = tools.Logbook()
        
        # 定义遗传算法的参数
        self.toolbox.register('attr_float', lambda: random.uniform(-1, 1))
        self.toolbox.register('individual', tools.initRepeat, creator.Individual, self.toolbox.attr_float, n=self.n_features)
        self.toolbox.register('population', tools.initRepeat, list, self.toolbox.individual)
        self.toolbox.register('evaluate', self.evaluate)
        self.toolbox.register('mate', tools.cxTwoPoint)
        self.toolbox.register('mutate', tools.mutGaussian, mu=0, sigma=0.2, indpb=0.1)
        self.toolbox.register('select', tools.selTournament, tournsize=3)
        
        # 定义适应度函数
        creator.create('FitnessMax', base.Fitness, weights=(1.0,))
        self.toolbox.register('evaluate', self.evaluate)
        
        # 定义统计信息
        self.stats.register('max', np.max)
        self.stats.register('min', np.min)
        self.stats.register('avg', np.mean)
    
    # 计算适应度函数
    def evaluate(self, individual):
        # 将个体转换为模型参数
        params = individual.reshape((1, -1))
        self.model.set_weights(params)
        
        # 训练模型
        self.model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae'])
        self.model.fit(self.train_x, self.train_y, epochs=10, batch_size=32, verbose=0)
        
        # 计算测试集上的误差
        test_loss, test_acc = self.model.evaluate(test_x, test_y, verbose=0)
        return test_acc,
    
    # 运行遗传算法
    def run(self):
        pop = self.toolbox.population(n=self.pop_size)
        for gen in range(self.n_gen):
            offspring = [self.toolbox.clone(self.toolbox.select(pop)) for _ in range(self.pop_size)]
            for child1, child2 in zip(offspring[::2], offspring[1::2]):
                if random.random() < 0.5:
                    self.toolbox.mate(child1, child2)
                    del child1.fitness.values
                    del child2.fitness.values
            for mutant in offspring:
                if random.random() < 0.2:
                    self.toolbox.mutate(mutant)
                    del mutant.fitness.values
            invalid_ind = [ind for ind in offspring if not ind.fitness.valid]
            fitnesses = map(self.toolbox.evaluate, invalid_ind)
            for ind, fit in zip(invalid_ind, fitnesses):
                ind.fitness.values = fit
            pop[:] = offspring
            self.logbook.record(gen=gen, **self.stats.compile(pop))
            print(self.logbook.stream)

该类包含一个初始化函数，用于设置遗传算法的参数和适应度函数；一个evaluate函数，用于计算个体的适应度值；以及一个run函数，用于运行遗传算法。

4. 运行遗传算法

现在可以运行遗传算法，来优化LSTM模型的参数。代码如下：

# 定义模型
model = lstm_model(input_shape=(train_x.shape[1], 1))

# 初始化遗传算法
ga = GeneticAlgorithm(model, train_x.reshape((-1, train_x.shape[1], 1)), train_y)

# 运行遗传算法
ga.run()

# 得到最优个体
best_ind = ga.toolbox.select(ga.toolbox.population(), k=1)[0]

# 将个体转换为模型参数
best_params = best_ind.reshape((1, -1))
model.set_weights(best_params)

# 用测试集数据进行预测
pred_y = model.predict(test_x.reshape((-1, test_x.shape[1], 1)))

# 绘制预测值和实际值曲线
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(test_y)
plt.plot(pred_y)
plt.legend(['Actual', 'Predict'])
plt.show()

该代码中，首先定义了一个LSTM模型，然后初始化一个遗传算法对象，并运行遗传算法进行参数优化。最后，得到最优个体，并将其转换为模型参数，用测试集数据进行预测，并绘制预测值和实际值曲线。