pytorch LSTM时间序列多变量多步预测

要实现PyTorch LSTM的时间序列多变量多步预测，可以按照以下步骤进行：

1. 准备数据集：将时间序列数据转化为多个变量的形式，并将其分为训练集和测试集。
2. 定义LSTM模型：使用PyTorch的nn模块定义一个LSTM模型，其中包括LSTM层和全连接层。
3. 训练模型：使用训练集数据训练LSTM模型，并计算损失函数。
4. 测试模型：使用测试集数据测试LSTM模型，并计算预测值与真实值之间的误差。
5. 可视化结果：将预测结果可视化，以便更好地理解模型的性能。

下面是一个简单的PyTorch LSTM多变量多步预测的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据集
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
train_data = torch.from_numpy(data[:800, :-1]).float()
train_target = torch.from_numpy(data[:800, -1]).float()
test_data = torch.from_numpy(data[800:, :-1]).float()
test_target = torch.from_numpy(data[800:, -1]).float()

# 定义LSTM模型
class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input):
        h0 = torch.zeros(1, input.size(1), self.hidden_size)
        c0 = torch.zeros(1, input.size(1), self.hidden_size)
        output, _ = self.lstm(input, (h0, c0))
        output = self.fc(output[-1])
        return output

# 训练模型
input_size = 2
hidden_size = 4
output_size = 1
lr = 0.01
num_epochs = 1000
model = LSTM(input_size, hidden_size, output_size)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)

for epoch in range(num_epochs):
    inputs = train_data.view(-1, 1, input_size)
    targets = train_target.view(-1, 1, output_size)
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if (epoch+1) % 100 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

# 测试模型
model.eval()
test_inputs = test_data.view(-1, 1, input_size)
test_outputs = model(test_inputs)
test_loss = criterion(test_outputs, test_target.view(-1, 1, output_size))
print('Test Loss: {:.4f}'.format(test_loss.item()))

# 可视化结果
plt.plot(test_target.numpy(), label='True')
plt.plot(test_outputs.detach().numpy(), label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()

在这个代码示例中，我们首先从文件"data.csv"中加载时间序列数据，并将其分为训练集和测试集。然后，我们定义了一个LSTM类，包含LSTM层和全连接层。接着，我们使用训练集数据训练LSTM模型，并使用测试集数据测试模型。最后，我们将预测结果可视化，以便更好地理解模型的性能。