时间序列预测模型代码融合
时间: 2023-08-23 21:05:16 浏览: 47
你可以使用多种时间序列预测模型进行代码融合。以下是一个示例,将ARIMA模型和LSTM模型进行融合的代码:
```python
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
# 加载时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 拆分训练集和测试集
train_data = data[:len(data)-12]
test_data = data[len(data)-12:]
# 训练ARIMA模型
arima_model = ARIMA(train_data, order=(2,1,0))
arima_model_fit = arima_model.fit()
# 使用ARIMA模型进行预测
arima_predictions = arima_model_fit.predict(start=len(train_data), end=len(train_data)+len(test_data)-1)
# 数据预处理
train_data = train_data.values.reshape(-1, 1)
test_data = test_data.values.reshape(-1, 1)
# 标准化数据
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
train_data_scaled = scaler.fit_transform(train_data)
test_data_scaled = scaler.transform(test_data)
# 创建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(train_data_scaled.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(units=1))
# 编译和训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(train_data_scaled, train_data_scaled, epochs=100, batch_size=32)
# 使用LSTM模型进行预测
lstm_predictions_scaled = model.predict(test_data_scaled)
lstm_predictions = scaler.inverse_transform(lstm_predictions_scaled)
# 将ARIMA和LSTM的预测结果进行融合
predictions = (arima_predictions + lstm_predictions.flatten()) / 2
```
这段代码首先使用ARIMA模型进行训练和预测,然后使用LSTM模型进行训练和预测。最后,将两个模型的预测结果进行融合,例如取平均值。请根据你的数据和需求进行适当的调整。