利用自动编码器进行时间序列预测pytorch代码

这是一个简单的利用自动编码器进行时间序列预测的 PyTorch 代码示例。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义自动编码器模型
class AutoEncoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(AutoEncoder, self).__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(10, 5),
            nn.ReLU()
        )
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(5, 10),
            nn.ReLU()
        )

    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x)
        return x

# 定义时间序列数据
data = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
                     [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11],
                     [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],
                     [4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]], dtype=torch.float32)

# 初始化模型
model = AutoEncoder()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(1000):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(data)
    loss = criterion(outputs, data)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if epoch % 100 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 1000, loss.item()))

# 预测未来的时间序列
future_data = torch.tensor([[11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]], dtype=torch.float32)
predicted_data = model(future_data)
print('Predicted data:', predicted_data.detach())

在这个例子中，我们使用了一个简单的自动编码器模型来预测时间序列数据。我们首先定义了一个包含一个编码器和一个解码器的自动编码器模型。编码器将 10 维的输入数据压缩到 5 维，解码器将 5 维的数据重构为 10 维输出数据。然后，我们定义了一个包含 4 个时间步的时间序列数据作为训练数据，训练模型以最小化预测数据和实际数据之间的均方误差。最后，我们使用训练好的模型来预测未来的时间序列数据。