DeepAR单变量时序预测代码
时间: 2024-10-10 16:16:17 浏览: 18
DeepAR是一个基于循环神经网络(RNN)的时间序列预测模型,它由亚马逊(Amazon)开发,用于进行单一时间序列预测。以下是使用Python库`prophet`和`TensorFlow`实现DeepAR单变量时序预测的一个简化示例:
```python
# 首先安装所需的库
!pip install tensorflow-probability
!pip install pandas
import numpy as np
import pandas as pd
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow_probability.python.distributions import NegativeBinomial
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, LSTM, Lambda
# 假设我们有一个数据集df,其中包含日期列'Date'和数值列'Value'
df = ... # 加载或创建你的数据
# 准备数据
data = df['Value'].values.reshape(-1, 1)
date_range = df['Date'].values.reshape(-1, 1)
# 拟合数据到适当的形状
train_data, test_data = data[:int(len(data)*0.8)], data[int(len(data)*0.8):]
train_dates, test_dates = date_range[:int(len(date_range)*0.8)], date_range[int(len(date_range)*0.8):]
# 创建输入层
inputs = Input(shape=(None, 1))
# 使用LSTM处理序列数据
lstm_out = LSTM(50, return_sequences=True)(inputs)
# 应用变换层,转换成负二项分布参数
neg_bin_dist_params = Lambda(lambda x: (x[:, -1, :], x[:, -1, :]))(lstm_out)
# 创建分布对象
dist = NegativeBinomial(total_count=neg_bin_dist_params[0], probs=neg_bin_dist_params[1])
# 定义损失函数和预测
def neg_log_likelihood(y_true, y_pred):
return -y_pred.log_prob(y_true)
model = Model(inputs=inputs, outputs=-dist.log_prob(data))
model.compile(optimizer='adam', loss=neg_log_likelihood)
# 训练模型
history = model.fit(train_data, train_dates, epochs=50, validation_data=(test_data, test_dates))
# 预测
predictions = model.predict(test_data.reshape(-1, 1, 1), verbose=0)
#
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