将LSTM和SARIMA进行并联组合预测模型
时间: 2023-11-16 19:46:57 浏览: 53
将LSTM和SARIMA进行并联组合可以提高时间序列预测的准确性。下面是一个示例代码,演示了如何将LSTM和SARIMA进行并联合:
```python
import numpy as npimport pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
# 准备数据
# 假设我们有一组时间序列数据X
X = ... # 输入序列数据,形状为 (样本数, 时间步长, 特征数)
# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(X) * 0.8)
train_data, test_data = X[:train_size], X[train_size:]
# LSTM模型训练和预测
lstm_model = Sequential()
lstm_model.add(LSTM(units=50, input_shape=(train_data.shape[1], train_data.shape[2])))
lstm_model.add(Dense(units=1))
lstm_model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
lstm_model.fit(train_data, train_data, epochs=100, batch_size=32)
lstm_pred = lstm_model.predict(test_data)
# SARIMA模型训练和预测
sarima_model = ARIMA(train_data, order=(1, 1, 1)) # 根据实际情况选择SARIMA模型的阶数
sarima_model_fit = sarima_model.fit()
sarima_pred = sarima_model_fit.forecast(steps=len(test_data))[0]
# 将LSTM和SARIMA的预测结果进行加权融合
alpha = 0.5 # 加权系数,可根据实际情况进行调整
combined_pred = alpha * lstm_pred + (1 - alpha) * sarima_pred
# 可以根据需要对预测结果进行后处理
```
上述代码中,我们首先使用LSTM模型对训练数据进行训练,并预测测试数据的结果。然后,我们使用SARIMA模型对训练数据进行训练,并预测相同长度的测试数据。最后,将LSTM和SARIMA的预测结果进行加权融合,得到最终的预测结果。加权融合可以根据实际情况使用简单的加权平均或其他更复杂的加权策略。