def create_dataset(X, y, time_steps=1): Xs, ys = [], [] for i in range(len(X) - time_steps): Xs.append(X.iloc[i:(i + time_steps)].values) ys.append(y.iloc[i + time_steps]) return np.array(Xs), np.array(ys) TIME_STEPS = 10 X_train, y_train = create_dataset(train[['本车速度', '车头间距', '原车道前车速度']], train['本车加速度'], time_steps=TIME_STEPS) X_test, y_test = create_dataset(test[['本车速度', '车头间距', '原车道前车速度']], test['本车加速度'], time_steps=TIME_STEPS) train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test])Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn改.py", line 48, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (110,1) doesn't match the broadcast shape (110,4)

这个错误是由于 `train_predict` 的形状为 `(110, 1)`，而 `y_train` 的形状为 `(1, 110)`，无法进行广播操作。为了解决这个问题，您可以使用 `reshape()` 方法来调整 `train_predict` 的形状，使其与 `y_train` 具有相同的形状。

具体来说，您可以使用以下代码将 `train_predict` 调整为 `(1, 110)` 的形状：

train_predict = train_predict.reshape(1, -1)

这将 `train_predict` 转换为一个形状为 `(1, 110)` 的二维数组，其中 `1` 是样本数，`110` 是特征数。然后，您可以再次尝试执行 `inverse_transform()` 操作。

同样，如果您在对 `test_predict` 和 `y_test` 进行 `inverse_transform()` 操作时也遇到了类似的问题，您也可以使用相同的方法来调整 `test_predict` 的形状。

相关问题

df = pd.read_csv('车辆：1499序：2结果数据换算单位.csv') scaler = MinMaxScaler() df[['本车速度', '车头间距', '原车道前车速度', '本车加速度']] = scaler.fit_transform(df[['本车速度', '车头间距', '原车道前车速度', '本车加速度']]) #接下来，我们将数据集分成训练集和测试集 train_size = int(len(df) * 0.8) train = df[:train_size] test = df[train_size:] #然后，我们将数据转换成3D数组，以便于CNN-LSTM模型的处理 def create_dataset(X, y, time_steps=1): Xs, ys = [], [] for i in range(len(X) - time_steps): Xs.append(X.iloc[i:(i + time_steps)].values) ys.append(y.iloc[i + time_steps]) return np.array(Xs), np.array(ys) TIME_STEPS = 10 X_train, y_train = create_dataset(train[['本车速度', '车头间距', '原车道前车速度']], train['本车加速度'], time_steps=TIME_STEPS) X_test, y_test = create_dataset(test[['本车速度', '车头间距', '原车道前车速度']], test['本车加速度'], time_steps=TIME_STEPS) #接下来，我们定义并构建CNN-LSTM模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(TIME_STEPS, 3))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) model.add(RepeatVector(1)) model.add(LSTM(64, activation='relu', return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(32, activation='relu', return_sequences=False)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(1)) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') #最后，我们训练模型，并进行预测 model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.1, verbose=1) train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test])

在这段代码中，你使用了sklearn的MinMaxScaler对数据进行了缩放，然后将缩放后的数据用于训练模型和进行预测。在使用缩放后的数据进行预测后，你尝试使用inverse_transform函数将预测结果转换回原始的数据范围。

然而，你在使用inverse_transform函数时出现了错误。错误信息指出输出操作数的形状无法广播到给定的形状。这可能是由于你传递给inverse_transform函数的参数的形状不正确所致。

根据你提供的代码，y_train被转换为形状为(1, n_samples)的数组。因此，你应该使用ravel()函数将其转换为形状为(n_samples,)的数组。

例如，将以下代码：

y_train = scaler.inverse_transform([y_train])

替换为：

y_train = scaler.inverse_transform(y_train.reshape(-1, 1)).ravel()

这应该可以解决这个问题。

如果你需要更具体的解决方案，请提供更多的上下文和代码。

scaler = MinMaxScaler() train_data_scaled = scaler.fit_transform(train_data) X=[] y=[] for i in range(len(train_data_scaled)-max(n_predictions)): X.append(train_data_scaled[i:i+1,1:5]) y.append(train_data_scaled[i:i+1,0:1])基于以上代码帮我编写一个可以多步预测的LSTM模型

好的，以下是一个基于以上代码的多步预测的LSTM模型：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 将数据进行归一化
scaler = MinMaxScaler()
train_data_scaled = scaler.fit_transform(train_data)

# 定义函数，用于将数据转换为LSTM所需的格式
def create_dataset(X, y, time_steps=1):
    Xs, ys = [], []
    for i in range(len(X) - time_steps):
        Xs.append(X[i:(i + time_steps)])
        ys.append(y[i + time_steps])
    return np.array(Xs), np.array(ys)

# 定义超参数
n_predictions = 3
n_features = 4
n_units = 32
n_epochs = 100
batch_size = 32

# 将数据转换为LSTM所需的格式
X, y = create_dataset(train_data_scaled[:, [0, 1, 2, 3]], train_data_scaled[:, [4]], n_predictions)

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(n_units, activation='relu', input_shape=(n_predictions, n_features)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, verbose=1)

# 进行多步预测
predictions = []
current_batch = train_data_scaled[-n_predictions:, 1:5].reshape(1, n_predictions, n_features)
for i in range(n_predictions):
    current_pred = model.predict(current_batch)[0]
    predictions.append(current_pred)
    current_batch = np.append(current_batch[:, 1:, :], [[current_pred]], axis=1)

# 将预测结果进行逆归一化
predictions = scaler.inverse_transform(predictions)

该模型使用了一个LSTM层和一个全连接层，其中LSTM层的输出被连接到Dense层进行最终预测。训练过程中使用均方误差作为损失函数，Adam优化器进行参数更新。在进行多步预测时，模型首先使用最后n_predictions个数据点进行初始化，然后进行n_predictions次预测，每次预测使用上一次的预测结果作为输入。最后，将预测结果进行逆归一化，得到最终的预测结果。