lstm多元时间序列预测

使用LSTM实现多元时间序列预测
对于多元时间序列预测，基于LSTM的递归神经网络是一种有效的方式。这种网络能够捕捉长时间依赖关系并处理复杂的模式识别任务[^1]。
构建模型架构
所使用的网络结构由三个主要部分组成：

输入层：接收数据的时间序列作为输入。
LSTM 层：负责处理这些时间序列中的顺序信息。特别地，在这里采用的是多对一配置，意味着整个历史窗口内的所有时间步都将影响最终输出的结果。
全连接层（Dense Layer）：带有 ReLU 激活函数的最后一层用来映射 LSTM 输出至所需的预测值范围。

import torch
from torch import nn

class LSTMModel(nn.Module):
def __init__(input_size, hidden_layer_size, output_size):
super(LSTMModel, self).__init__()
self.hidden_layer_size = hidden_layer_size

self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size,
hidden_size=hidden_layer_size)

self.linear = nn.Linear(hidden_layer_size, output_size)

def forward(self, input_seq):
lstm_out, _ = self.lstm(input_seq.view(len(input_seq), 1, -1))
predictions = self.linear(lstm_out[-1].view(1, -1))
return predictions
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这段代码定义了一个简单的 LSTM 模型类 LSTMModel，它包含了初始化方法 (__init__) 和前向传播逻辑(forward) 。在这个例子中，假设只有一个样本被送入网络；因此，在调用 .lstm() 方法之前调整了张量形状以适应单一样本的情况[^4]。
准备训练集与测试集
当涉及到实际应用时，需要准备好适当格式的数据来喂给上述构建好的 LSTM 模型。这通常涉及以下几个方面的工作：

清洗原始数据去除异常点或缺失值；
对连续变量执行标准化/归一化操作以便更好地收敛；
创建滑动窗口形式的历史记录片段作为每条记录对应的 X 值，并指定相应的目标 y 值用于监督学习过程。

训练流程概览
一旦完成了数据预处理工作，则可以通过如下步骤完成模型训练:

初始化优化器和损失计算机制（如均方误差MSE Loss）
进行多次迭代循环遍历整个批次化的训练集合
在每次反向传播之后更新权重参数直至达到满意的性能指标或者最大轮次限制

model = LSTMModel(input_size=n_features, hidden_layer_size=hidden_dim, output_size=1)
loss_function = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

for i in range(num_epochs):
for seq, labels in train_loader:
optimizer.zero_grad()
model_output = model(seq)
loss = loss_function(model_output, labels)
loss.backward()
optimizer.step()

if i % print_every == 0:
print(f'Epoch {i} Loss: {loss.item()}')
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以上展示了基本的PyTorch风格的训练脚本框架，其中包含了创建模型实例、设置损失函数以及选择合适的优化算法等内容[^2]。