pytorch 单变量多步时间序列预测
时间: 2023-04-10 12:04:09 浏览: 107
可以使用 LSTM 网络来进行单变量多步时间序列预测。在 PyTorch 中,可以使用 torch.nn.LSTM 模块来实现 LSTM 网络。以下是一个简单的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
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
```
其中,input_size 表示输入数据的特征数,hidden_size 表示 LSTM 网络的隐藏层大小,output_size 表示输出数据的特征数。在 forward 函数中,首先初始化 LSTM 网络的隐藏状态和细胞状态,然后将输入数据 input 传入 LSTM 网络中,得到输出 output,最后将 output 的最后一个时间步的结果传入全连接层 fc 中,得到最终的预测结果。