LSTM模型AIC计算代码
时间: 2023-07-24 14:23:37 浏览: 64
下面是一个使用Python计算LSTM模型AIC值的示例代码:
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 构建LSTM模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.LSTM(units=64, input_shape=(None, 1)),
tf.keras.layers.Dense(units=1)
])
# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
# 训练模型
x_train = np.random.randn(100, 10, 1)
y_train = np.random.randn(100, 1)
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
# 计算模型参数数量
num_params = np.sum([np.prod(v.get_shape().as_list()) for v in model.trainable_variables])
# 计算似然函数值
y_pred = model.predict(x_train)
sigma2 = np.mean(np.square(y_train - y_pred))
L = np.exp(-0.5 * x_train.shape[0] * np.log(2 * np.pi * sigma2) - 0.5 * np.sum(np.square(y_train - y_pred)) / sigma2)
# 计算AIC值
AIC = 2 * num_params - 2 * np.log(L)
print('AIC:', AIC)
```
在这个示例代码中,我们使用TensorFlow构建了一个简单的LSTM模型,并利用随机生成的数据对模型进行了训练。接着,我们计算了模型的参数数量和似然函数值,并利用AIC公式计算了模型的AIC值。最终,我们输出了计算出来的AIC值。