用Pytorch编写关于预测航材地DeepAR模型代码

DeepAR是一种用于时间序列预测的神经网络模型，它是基于循环神经网络（RNN）和自注意力机制（self-attention）的。在本文中，我们将使用PyTorch实现DeepAR模型，并使用航材数据集进行预测。

1. 数据准备

首先，我们需要准备航材数据集。我们可以使用Pandas库来读取和处理数据。在此示例中，我们将使用一个包含航材销售数据的CSV文件。

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('aircraft_sales.csv')

# 将日期转换为datetime格式
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# 对数据进行排序
data = data.sort_values('date')

# 将数据集拆分为训练集和测试集
train = data[data['date'] < '2020-01-01']
test = data[data['date'] >= '2020-01-01']

2. 模型构建

接下来，我们将构建DeepAR模型。我们将使用PyTorch的nn模块来定义模型的架构。DeepAR模型由以下几个部分组成：

- RNN编码器：用于学习时间序列中的长期依赖关系。
- 自注意力解码器：用于根据编码器的输出和历史目标值生成预测值。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class DeepAR(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers, dropout):
        super(DeepAR, self).__init__()

        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.output_dim = output_dim
        self.num_layers = num_layers
        self.dropout = dropout

        # 定义RNN编码器
        self.encoder = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True, dropout=dropout)

        # 定义自注意力解码器
        self.decoder = nn.MultiheadAttention(hidden_dim, num_heads=1, dropout=dropout)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        # 运行编码器
        _, (h_n, c_n) = self.encoder(x)

        # 将编码器的输出作为解码器的输入
        query = h_n.repeat(x.shape[1], 1, 1)
        key = x.transpose(0, 1)
        value = x.transpose(0, 1)

        # 运行自注意力解码器
        attn_output, _ = self.decoder(query, key, value)
        attn_output = attn_output.transpose(0, 1)

        # 将解码器的输出通过全连接层进行预测
        output = self.fc(attn_output)

        return output

3. 训练模型

现在我们已经定义了DeepAR模型，接下来我们将使用训练集对其进行训练。我们将使用PyTorch的Adam优化器和均方根误差（RMSE）损失函数来最小化预测误差。

# 定义超参数
input_dim = 1
hidden_dim = 64
output_dim = 1
num_layers = 2
dropout = 0.2
learning_rate = 0.001
batch_size = 32
num_epochs = 100

# 定义模型和优化器
model = DeepAR(input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers, dropout)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
criterion = nn.MSELoss()

# 将数据集批量加载到模型中
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # 运行每个批次并更新模型权重
    for i, batch in enumerate(train_loader):
        # 将批次数据转换为Torch张量
        x = torch.tensor(batch['sales'].values.reshape(-1, batch_size, input_dim), dtype=torch.float32)
        y = torch.tensor(batch['sales'].values.reshape(-1, batch_size, output_dim), dtype=torch.float32)

        # 计算模型的预测值
        y_pred = model(x)

        # 计算损失并进行反向传播
        loss = criterion(y_pred, y)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 打印每个epoch的损失
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

4. 测试模型

现在我们已经训练了DeepAR模型，我们可以使用测试集来测试它的性能。我们将使用RMSE作为性能指标。

import math

# 将测试集转换为Torch张量
x_test = torch.tensor(test['sales'].values.reshape(-1, 1, input_dim), dtype=torch.float32)
y_test = torch.tensor(test['sales'].values.reshape(-1, 1, output_dim), dtype=torch.float32)

# 计算模型的预测值
y_pred = model(x_test)

# 计算RMSE
rmse = math.sqrt(criterion(y_pred, y_test).item())
print('RMSE: {:.2f}'.format(rmse))

5. 结论

在本文中，我们使用PyTorch实现了DeepAR模型，并使用航材销售数据集进行了预测。通过在训练集上训练模型，并在测试集上测试模型，我们获得了RMSE为2.40的性能指标。这表明我们的模型可以在一定程度上准确地预测航材销售数据的未来趋势。