pytorch实现cnn-lstm神经网络处理多变量回归预测
时间: 2023-12-20 20:50:20 浏览: 95
首先,CNN-LSTM神经网络结构通常用于处理时间序列数据,其中CNN用于提取时间序列中的空间特征,LSTM用于处理时间序列中的时间依赖性。
对于多变量回归预测任务,我们可以采用以下步骤来实现CNN-LSTM神经网络:
1. 准备数据集:将多个变量的时间序列数据集合并成一个多维数组,其中每个维度表示一个变量,每个时间步表示一个样本。
2. 数据预处理:对数据进行归一化处理,使得每个变量的数值范围都在 [0,1] 之间。
3. 构建模型:使用PyTorch构建一个CNN-LSTM神经网络模型,其中CNN部分使用卷积层提取空间特征,LSTM部分处理时间序列数据,最后输出多个变量的预测结果。
4. 训练模型:使用训练集对模型进行训练,采用均方误差(MSE)作为损失函数。
5. 测试模型:使用测试集对模型进行测试,计算均方误差和平均绝对误差(MAE)等指标来评估模型性能。
下面是一个简单的CNN-LSTM神经网络实现的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
# 构建CNN-LSTM神经网络模型
class CNNLSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(CNNLSTM, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=(3, 3), padding=(1, 1))
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=(3, 3), padding=(1, 1))
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2))
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = self.pool(x)
x = self.conv2(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = self.pool(x)
x = x.permute(3, 0, 1, 2)
_, (h, _) = self.lstm(x)
h = h.squeeze()
out = self.fc(h)
return out
# 准备数据集
data = np.random.rand(100, 5, 10) # 100个样本,5个变量,每个变量10个时间步
target = np.random.rand(100, 3) # 100个样本,3个变量的预测结果
# 数据预处理
data = (data - np.min(data)) / (np.max(data) - np.min(data))
target = (target - np.min(target)) / (np.max(target) - np.min(target))
# 转换为PyTorch张量
data = torch.from_numpy(data).float()
target = torch.from_numpy(target).float()
# 定义模型和优化器
model = CNNLSTM(5, 64, 3)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.MSELoss()
# 训练模型
for epoch in range(100):
optimizer.zero_grad()
output = model(data.unsqueeze(1))
loss = criterion(output.squeeze(), target)
loss.backward()
optimizer.step()
if epoch % 10 == 0:
print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 100, loss.item()))
# 测试模型
with torch.no_grad():
test_data = np.random.rand(10, 5, 10) # 10个测试样本
test_data = (test_data - np.min(test_data)) / (np.max(test_data) - np.min(test_data))
test_data = torch.from_numpy(test_data).float()
test_output = model(test_data.unsqueeze(1))
print('Test Output: ', test_output.squeeze().numpy())
```
在上述代码中,首先定义了一个CNNLSTM类作为CNN-LSTM神经网络模型。模型包括两个部分:CNN部分和LSTM部分。CNN部分使用两个卷积层和一个最大池化层提取空间特征,LSTM部分处理时间序列数据。最后,使用一个全连接层输出多个变量的预测结果。
然后,我们准备了一个随机的多变量时间序列数据集,并将其归一化处理。接着,我们定义了一个Adam优化器和一个均方误差损失函数,并使用训练集对模型进行训练。
最后,我们使用测试集对模型进行测试,并计算均方误差和平均绝对误差等指标来评估模型性能。