资金流入流出lstm

资金流入流出预测是一个时间序列预测问题，可以使用LSTM（长短期记忆网络）进行建模。LSTM是一种递归神经网络，可以处理和预测时间序列数据。以下是使用LSTM进行资金流入流出预测的步骤：

1. 数据预处理：将原始数据转换为适合LSTM模型的格式，包括将时间序列数据转换为监督学习问题、归一化数据等。

2. 构建LSTM模型：LSTM模型由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收时间序列数据，隐藏层通过记忆单元和门控单元来处理序列数据，输出层将隐藏层的输出转换为预测结果。

3. 训练模型：使用训练数据对LSTM模型进行训练，并调整模型参数以提高预测准确率。

4. 预测未来资金流入流出：使用训练好的LSTM模型对未来资金流入流出进行预测。

以下是使用Python和Keras库实现资金流入流出预测的代码示例：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取数据
user_balance_table = pd.read_csv('user_balance_table.csv')

# 数据预处理
def prepare_data(data, n_in=1, n_out=1, dropnan=True):
    n_vars = 1 if type(data) is list else data.shape[1]
    df = pd.DataFrame(data)
    cols, names = list(), list()
    # 输入序列 (t-n, ... t-1)
    for i in range(n_in, 0, -1):
        cols.append(df.shift(i))
        names += [('var%d(t-%d)' % (j+1, i)) for j in range(n_vars)]
    # 输出序列 (t, t+1, ... t+n)
    for i in range(0, n_out):
        cols.append(df.shift(-i))
        if i == 0:
            names += [('var%d(t)' % (j+1)) for j in range(n_vars)]
        else:
            names += [('var%d(t+%d)' % (j+1, i)) for j in range(n_vars)]
    # 合并序列
    agg = pd.concat(cols, axis=1)
    agg.columns = names
    # 删除缺失值行
    if dropnan:
        agg.dropna(inplace=True)
    return agg

# 归一化数据
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled = scaler.fit_transform(user_balance_table)

# 构建监督学习问题
reframed = prepare_data(scaled, 1, 1)

# 分割训练集和测试集
values = reframed.values
n_train_days = 600
train = values[:n_train_days, :]
test = values[n_train_days:, :]
train_X, train_y = train[:, :-1], train[:, -1]
test_X, test_y = test[:, :-1], test[:, -1]
train_X = train_X.reshape((train_X.shape[0], 1, train_X.shape[1]))
test_X = test_X.reshape((test_X.shape[0], 1, test_X.shape[1]))

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(train_X.shape[1], train_X.shape[2])))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mae', optimizer='adam')

# 训练模型
history = model.fit(train_X, train_y, epochs=50, batch_size=72, validation_data=(test_X, test_y), verbose=2, shuffle=False)

# 预测未来资金流入流出
yhat = model.predict(test_X)
test_X = test_X.reshape((test_X.shape[0], test_X.shape[2]))
# 反归一化预测结果
inv_yhat = np.concatenate((yhat, test_X[:, 1:]), axis=1)
inv_yhat = scaler.inverse_transform(inv_yhat)
inv_yhat = inv_yhat[:,0]
# 反归一化真实结果
test_y = test_y.reshape((len(test_y), 1))
inv_y = np.concatenate((test_y, test_X[:, 1:]), axis=1)
inv_y = scaler.inverse_transform(inv_y)
inv_y = inv_y[:,0]

# 输出预测结果和真实结果
for i in range(len(inv_y)):
    print('Predicted: %.2f, Actual: %.2f' % (inv_yhat[i], inv_y[i]))