假设我想使用BP进行递归多步预测(5步),我有一个名为data的EXCAL,第一列为目标列,第一列至第五列为特征列,应该怎么写代码呢?
时间: 2024-10-07 15:05:00 浏览: 15
rnn_multistep_ahead_forecasting:我的博客文章的Python代码,有关在TensorFlow中使用递归神经网络实现时间序列多步提前预测
在Python中,你可以使用深度学习库如TensorFlow或PyTorch结合Keras库来进行递归多步预测。这里假设你选择的是Keras库,并且数据已经被预处理成NumPy数组或Pandas DataFrame的形式。
```python
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
# 假设你的数据已经读入并存储在data变量中,X表示特征,y表示目标列
# X = data.iloc[:, :-5] # 特征数据(包含前五步)
# y = data.iloc[:, -5:] # 目标数据(未来五步)
# 数据需要按照时间序列划分(如果每一行代表一个时间步)
# X = ...按时间划分...
# y = ...按时间划分...
# 将目标序列拆分为单步预测,通常用于训练
def create_dataset(X, y, look_back=5):
Xs, ys = [], []
for i in range(len(y) - look_back - 1):
a = X[i:(i + look_back), :]
Xs.append(a)
ys.append(y[i + look_back])
return np.array(Xs), np.array(ys)
# 将数据划分为训练集和测试集
X_train, y_train = create_dataset(X, y)
X_test, y_test = create_dataset(X[-look_back:], y[-look_back:])
# 创建LSTM模型,假设输入维度是特征列数,输出单元数量等于预测步骤数
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(look_back, X.shape[1]), return_sequences=True))
model.add(LSTM(64)) # 可能需要调整层数和节点数
model.add(Dense(look_back * y.shape[1], activation='linear')) # 输出为连续预测值
# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
# 进行递归多步预测
def multi_step_predict(model, inputs, steps):
predictions = []
for step in range(steps):
output = model.predict(inputs)
predictions.append(output)
inputs = np.roll(inputs, shift=-1, axis=0)[:-1] # 移动窗口
inputs = np.concatenate((inputs, output), axis=-1)
return np.stack(predictions)
# 使用模型进行5步预测
predicted_sequence = multi_step_predict(model, X_train[:1], 5)
# 训练和评估模型
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=100, batch_size=32)
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