R语言LSTM预测代码

在R语言中，Long Short-Term Memory (LSTM)是一种常用的循环神经网络模型，常用于时间序列预测任务。以下是一个简单的LSTM预测代码示例，我们将使用`keras`包，它提供了一个高级API来构建神经网络模型：

# 首先安装必要的库
install.packages("keras")
library(keras)

# 加载数据集（假设我们有一个名为"timeseries_data.csv"的时间序列数据）
data <- read.csv("timeseries_data.csv", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

# 准备数据（这里假设X是特征，y是目标变量）
X <- data[, -ncol(data)]
y <- data[, ncol(data)]

# 数据归一化
X_norm <- scale(X)
y_norm <- scale(y)

# 划分训练集和测试集
split <- sample.split(y_norm, SplitRatio = 0.8)
train_index <- X_norm[train_index, ]
y_train <- y_norm[train_index]
X_test <- X_norm[test_index, ]
y_test <- y_norm[test_index]

# 构建LSTM模型
model <- keras_model_sequential() %>%
  layer_lstm(units = 50, input_shape = c(nrow(X_train), dim(X_train)[2])) %>%
  layer_dense(units = 1)

# 编译模型
model %>% compile(
  loss = "mean_squared_error",
  optimizer = "adam"
)

# 训练模型
history <- model %>% fit(
  X_train, y_train,
  epochs = 100,
  batch_size = 32,
  validation_split = 0.2
)

# 进行预测
predictions <- model %>% predict(X_test)

# 可视化结果
plot(history.history$loss, type = "l", ylim = c(0, max(history.history$loss)), xlab = "Epochs", ylab = "Mean Squared Error")
lines(history.history$val_loss, col = "red")

# 预测值反归一化
y_pred_unscaled <- apply(scale(predictions), 1, function(x) as.numeric(scale.inverse(x)))

# 结果评估
evaluate_model(y_test, y_pred_unscaled)

在这个例子中，我们首先加载数据、预处理，然后创建一个LSTM层和一个全连接层的简单模型。接着，我们训练模型并进行预测。最后，可以可视化损失函数的变化，并评估预测性能。