周期性模型时间序列预测python
时间: 2023-06-24 12:07:42 浏览: 77
周期性时间序列预测可以使用循环神经网络(RNN)或周期性自回归模型(PAR)等算法进行建模和预测。在Python中,可以使用TensorFlow或Keras等深度学习库来实现RNN模型,也可以使用statsmodels等统计学库来实现PAR模型。以下是一个使用Keras实现的RNN模型的示例代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)
# 将数据分为训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data = data[:train_size]
test_data = data[train_size:]
# 准备训练数据和标签
def create_dataset(dataset, look_back=1):
dataX, dataY = [], []
for i in range(len(dataset)-look_back):
a = dataset[i:(i+look_back), 0]
dataX.append(a)
dataY.append(dataset[i + look_back, 0])
return np.array(dataX), np.array(dataY)
look_back = 12
trainX, trainY = create_dataset(train_data.values, look_back)
testX, testY = create_dataset(test_data.values, look_back)
# 构建RNN模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(1, look_back)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
# 训练模型
model.fit(trainX.reshape(trainX.shape[0], 1, look_back), trainY, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)
# 测试模型
train_predict = model.predict(trainX.reshape(trainX.shape[0], 1, look_back))
test_predict = model.predict(testX.reshape(testX.shape[0], 1, look_back))
# 反归一化处理
train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict)
trainY = scaler.inverse_transform([trainY])
test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict)
testY = scaler.inverse_transform([testY])
# 计算均方根误差(RMSE)
train_score = np.sqrt(mean_squared_error(trainY[0], train_predict[:,0]))
test_score = np.sqrt(mean_squared_error(testY[0], test_predict[:,0]))
print('Train RMSE: %.2f' % (train_score))
print('Test RMSE: %.2f' % (test_score))
```
在这个示例中,我们假设数据已经被加载到名为"data.csv"的文件中。我们使用Pandas库将数据加载到一个Pandas DataFrame中,并将其分为训练集和测试集。然后,我们使用"create_dataset"函数准备训练数据和标签,该函数将数据序列切片为大小为"look_back"的窗口,并将每个窗口作为训练数据,窗口下一个值作为标签。我们使用Keras建立了一个简单的RNN模型,该模型包含一个LSTM层和一个全连接层。我们使用"mean_squared_error"作为损失函数,"adam"作为优化器进行模型编译。在训练模型之后,我们使用模型对训练集和测试集进行预测,并计算均方根误差(RMSE)作为模型性能的评估指标。