数据定义Y的取值应该是i+1: idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() Y[i-s] = self.raw[i].copy()
时间: 2024-03-21 08:44:38 浏览: 82
是的,您是正确的。在这个数据定义中,Y的取值应该是原始时间序列中对应时间步的下一个时间步的值,即`i+1`时刻的值。因此,代码应该修改为:
```python
idx = np.array(idx, dtype=int)
X2[i-s] = self.raw[idx].copy()
Y[i-s] = self.raw[i+1].copy()
```
这样,Y的取值就是对应时间步的下一个时间步的值了,也就是单步预测的目标值。对于这种情况,可以使用监督学习算法进行训练和预测。
相关问题
我的模型定义如下 : def _slice_multi(self): s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 num_time_steps = 5 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) Y = np.zeros((self.n-s, num_time_steps*self.m)) for i in range(s, self.n - num_time_steps+1): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() for j in range(s+num_time_steps-1, self.n): Y[j-s-num_time_steps+1] = self.raw[j-num_time_steps+1:j+1].copy().flatten() Y = Y[:, -5*self.m:] return X1, X2, Y 如何修改Y的定义
根据你提供的代码,如果你要将模型的输出形状改为 (155, 5, 23),可以将 Y 的定义修改为:
```python
num_time_steps = 5
Y = np.zeros((self.n - s - num_time_steps + 1, num_time_steps, self.m))
for j in range(s + num_time_steps - 1, self.n):
Y[j - s - num_time_steps + 1] = self.raw[j - num_time_steps + 1:j + 1].copy()
```
这样,Y 的形状就变成了 (155, 5, 23),其中 155 是样本数量,5 是预测步数,23 是每个时间步的特征数量。
需要注意的是,在修改模型的输出层时,也需要将输出形状变为 (155, 5, 23),以便与目标数据的形状对齐。同时,修改损失函数时也需要考虑到多步预测的情况。您可以使用 Tensorflow 提供的 MSE 损失函数,或者自己定义一个新的损失函数,以适应多步预测的形状。
下面修改有没有问题 : Y = np.zeros((self.n-s, self.m)) # output dataset for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): # 执行4次,每次间隔skip长,取Ck=6, total = 4 * 6 = 24 idx = list(range(t-self.Ck-kself.skip, t-kself.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() Y[i-s] = self.raw[i : i+predict_step].copy()
代码看起来没什么问题,但是需要确认一下以下几点:
1. 变量`self.n`和`self.m`的值是否已经在代码其他部分被正确初始化。
2. 变量`s`的值是否小于`self.n`。
3. 变量`self.raw`是否已经被正确初始化。
4. 变量`self.h`,`self.w`,`self.ps`,`self.Ck`和`self.skip`的值是否已经在代码其他部分被正确初始化。
5. 变量`predict_step`的值是否已经在代码其他部分被正确初始化。
如果以上问题都已经被确认无误,那么代码应该可以正常运行。
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