timesnet时序预测代码
时间: 2024-10-10 08:04:44 浏览: 14
TimesNet是一种基于深度学习的时间序列预测模型,常用于处理时间相关的数据,如股票价格、天气预报等。它通常结合了循环神经网络(RNNs),特别是LSTM(长短期记忆网络)或GRU(门控循环单元)来捕捉时间序列中的依赖关系。
下面是一个简化的TimesNet代码示例,使用PyTorch库:
```python
import torch
from torch import nn
class TimesNet(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers=2):
super(TimesNet, self).__init__()
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
# x shape: (batch_size, sequence_length, input_size)
h0 = torch.zeros(num_layers, x.size(0), hidden_size).to(device) # 初始化隐藏状态
c0 = torch.zeros(num_layers, x.size(0), hidden_size).to(device) # 初始化细胞状态
out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) # LSTM 输出和最后的隐藏状态
out = self.fc(out[:, -1, :]) # 取最后一个时间步的隐藏状态作为输出
return out
# 使用示例
model = TimesNet(input_size=10, hidden_size=64, output_size=1)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
input_data = ... # 输入时间序列数据
output = model(input_data)
loss = criterion(output, target) # 根据目标计算损失并优化
```
请注意,这只是一个基础框架,实际应用中还需要数据预处理、填充零序列(如果需要)以及训练过程中的批次处理。此外,记得将`device`设置为你设备(CPU或GPU)。