sequences_x.append(x[start:end])
时间: 2023-05-14 17:05:10 浏览: 77
这是一个Python代码中的语句,它的作用是将列表x中从start到end位置的元素添加到sequences_x列表中。具体实现可以参考以下代码:
sequences_x = []
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
start = 2
end = 6
sequences_x.append(x[start:end])
print(sequences_x)
输出结果为:[[3, 4, 5, 6]]
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抱歉,作为AI,我没有能力读取外部表格。这个问题需要使用Python相关的库进行处理。以下是参考代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 读入表格
df = pd.read_excel('test.xlsx')
# 转换为模型可用的格式
def convert_to_model_format(df):
# 将日期转换为时间戳
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['order_date']).astype(np.int64) // 10**9
# One-hot编码
df = pd.get_dummies(df, columns=['sales_region_code', 'first_cate_code',
'second_cate_code', 'sales_chan_name'])
# 取出需要的列
df = df[['item_code', 'timestamp', 'ord_qty'] + list(df.columns[8:])]
# 按照同一产品编码进行分组
groups = df.groupby('item_code')
# 将每个分组转换为模型可用的格式
result = []
for _, group in groups:
sequences = []
targets = []
for i in range(49, len(group)):
sequences.append(group.iloc[i-49:i, 2:].values)
targets.append(group.iloc[i, 2])
result.append((np.array(sequences), np.array(targets)))
return result
data = convert_to_model_format(df)
# 创建模型
def create_model():
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(49, 267))
conv = inputs
for i in range(3):
conv = tf.keras.layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')(conv)
lstm = tf.keras.layers.LSTM(units=128)(conv)
dense = tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu')(lstm)
outputs = tf.keras.layers.Dense(units=1)(dense)
model = tf.keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae'])
return model
model = create_model()
# 训练模型
for x_train, y_train in data:
model.train_on_batch(x_train, y_train)
# 预测
def predict(model, item_code):
# 构造测试数据
dates = pd.date_range(start='2019-01-01', end='2019-03-31', freq='MS').astype(np.int64) // 10**9
df_test = pd.DataFrame({'timestamp': dates})
df_test['item_code'] = item_code
df_test = pd.get_dummies(df_test, columns=['item_code'])
test_data = df_test.drop(columns=['timestamp']).values
x_test = np.zeros(shape=(len(test_data) - 49, 49, 267))
for i in range(49, len(test_data)):
x_test[i-49] = np.concatenate([test_data[i-49:i], np.zeros(shape=(49 - 1, 267))])
y_pred = model.predict(x_test).flatten().tolist()
return y_pred
# 预测并保存
result = pd.DataFrame({'item_code': df['item_code'].unique()})
result['201901'] = result['item_code'].apply(lambda x: predict(model, x)[0])
result['201902'] = result['item_code'].apply(lambda x: predict(model, x)[1])
result['201903'] = result['item_code'].apply(lambda x: predict(model, x)[2])
result.to_excel('result.xlsx', index=False)
```
请注意,这只是一个简单的参考代码,具体实现可能需要根据数据情况进行修改。
LSTM和SARIMA组合预测代码
以下是一个使用 LSTM 和 SARIMA 进行组合预测的 Python 代码示例:
```python
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
# 读入数据并进行预处理
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)
scaler = MinMaxScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)
# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(data_scaled) * 0.7)
train_data = data_scaled[:train_size]
test_data = data_scaled[train_size:]
# 训练 SARIMA 模型并进行预测
sarima_model = SARIMAX(train_data, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12))
sarima_result = sarima_model.fit()
sarima_pred = sarima_result.predict(start=train_size, end=len(data_scaled)-1)
# 训练 LSTM 模型并进行预测
def create_dataset(data, look_back=1):
X, Y = [], []
for i in range(len(data)-look_back-1):
X.append(data[i:(i+look_back), 0])
Y.append(data[i+look_back, 0])
return np.array(X), np.array(Y)
look_back = 12
train_x, train_y = create_dataset(train_data, look_back)
test_x, test_y = create_dataset(test_data, look_back)
train_x = np.reshape(train_x, (train_x.shape[0], train_x.shape[1], 1))
test_x = np.reshape(test_x, (test_x.shape[0], test_x.shape[1], 1))
lstm_model = Sequential()
lstm_model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(look_back, 1)))
lstm_model.add(LSTM(units=50))
lstm_model.add(Dense(1))
lstm_model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
lstm_model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=72, verbose=2)
lstm_pred = lstm_model.predict(test_x)
lstm_pred = scaler.inverse_transform(lstm_pred)
# 组合预测结果
pred = []
for i in range(len(test_y)):
pred.append((sarima_pred[i] + lstm_pred[i])/2)
# 可视化预测结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(data.index[train_size+look_back+1:], data[train_size+look_back+1:], label='true')
plt.plot(data.index[train_size+look_back+1:], pred, label='pred')
plt.legend()
plt.show()
```
需要注意的是,这里使用了 SARIMA(1,1,1)(1,1,1,12) 和 LSTM(50,50) 作为示例模型,并且未进行参数调优。实际使用时需要根据数据特点进行参数调整。