时间序列测试集预测代码R语言

以下是一个简单的时间序列测试集预测代码示例，使用 R 语言和 LSTM 神经网络：

library(keras)

# 加载数据集
data <- read.csv("data.csv")

# 将数据集拆分为训练集和测试集
train_data <- data[1:800,]
test_data <- data[801:1000,]

# 对训练数据进行标准化
train_data_scaled <- scale(train_data)

# 创建训练数据集和标签
train_X <- train_data_scaled[1:799,]
train_Y <- train_data_scaled[2:800,]

# 转换数据形状以适应 LSTM 模型
train_X <- array(train_X, dim = c(dim(train_X), 1))
train_Y <- array(train_Y, dim = c(dim(train_Y), 1))

# 定义 LSTM 模型
model <- keras_model_sequential() %>%
  layer_lstm(units = 50, batch_input_shape = c(1, 1, 1), stateful = TRUE) %>%
  layer_dense(units = 1)

# 编译模型
model %>% compile(loss = "mean_squared_error", optimizer = "adam")

# 训练模型
for (i in 1:100) {
  model %>% fit(train_X, train_Y, epochs = 1, batch_size = 1, verbose = 0, shuffle = FALSE)
  model %>% reset_states()
}

# 对测试数据进行标准化
test_data_scaled <- scale(test_data)

# 创建测试数据集和标签
test_X <- test_data_scaled[1:199,]
test_Y <- test_data[2:200,]

# 转换数据形状以适应 LSTM 模型
test_X <- array(test_X, dim = c(dim(test_X), 1))
test_Y <- array(test_Y, dim = c(dim(test_Y), 1))

# 预测每个时间步的值
predicted_values <- c()
for (i in 1:199) {
  predicted_value <- predict(model, test_X[i,,], batch_size = 1)
  predicted_values <- c(predicted_values, predicted_value)
  model %>% reset_states()
}

# 反标准化预测值
predicted_values <- (predicted_values * sd(data$Value) + mean(data$Value))

# 输出预测结果
cat("预测结果：", predicted_values)

该代码假设已经安装了 keras 库和 reticulate 库，并且已经加载了数据集。在此示例中，我们将数据集拆分为训练集和测试集，对训练数据进行标准化，创建训练数据集和标签，定义 LSTM 模型，并训练模型。然后，对测试数据进行标准化，创建测试数据集和标签，预测每个时间步的值，并反标准化预测值。最后，我们将预测结果输出到控制台。请注意，此示例仅演示了如何预测时间序列数据，实际应用中可能需要更复杂的代码来处理输入和输出。