基于Python,结合QR和LSTM构建区间预测模型
时间: 2023-07-17 18:02:33 浏览: 131
要结合QR(Quantile Regression,分位数回归)和LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)构建区间预测模型,您可以使用Python中的tensorflow、numpy和statsmodels库。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
import statsmodels.api as sm
# 假设您已经有了采样数据和相应的目标值
# 假设数据变量名为X,目标值变量名为y
# 将数据和目标值分为训练集和测试集,通常我们将大部分数据用于训练,少部分用于测试
train_size = int(len(X) * 0.8)
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]
# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(100, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2])))
model.add(Dense(1))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, verbose=0)
# 预测测试集数据
y_pred = model.predict(X_test)
# 构建分位数回归模型
quantiles = [0.1, 0.5, 0.9]
quantile_models = []
for q in quantiles:
model = sm.QuantReg(y_pred[:, 0], sm.add_constant(y_test)).fit(q=q)
quantile_models.append(model)
# 预测区间
intervals = []
for model in quantile_models:
interval = model.predict(sm.add_constant(y_test))
intervals.append(interval)
# 打印预测区间
for i, q in enumerate(quantiles):
print(f"{q*100}% 区间预测结果:")
print(f"下界:{intervals[i][:, 0]}")
print(f"上界:{intervals[i][:, 1]}")
print()
```
请注意,上述代码中的参数(如LSTM层的大小、激活函数、优化器、批次大小等)是示例值,您可以根据实际情况进行调整。此外,还需要根据实际数据的格式进行适当的调整。
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