Python实现DeepAR多步预测以及误差分析和可视化代码

DeepAR是一种基于深度学习的时间序列测模型，它可以用于多步预测。下面是Python实现DeepAR多步预测以及误差分析和可视化代码的示例：

首先，我们需要安装gluonts和mxnet库：

!pip install gluonts
!pip install mxnet

接着，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from gluonts.dataset.common import ListDataset
from gluonts.model.deepar import DeepAREstimator
from gluonts.trainer import Trainer
from gluonts.evaluation.backtest import make_evaluation_predictions
from gluonts.evaluation import Evaluator
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们需要准备数据。这里我们使用一个示例数据集，它包含了200个时间序列，每个时间序列包含了100个数据点。我们将使用前80个数据点作为训练数据，后20个数据点作为测试数据。

# 生成示例数据集
data = np.random.normal(size=(200, 100))
start = pd.Timestamp("01-01-2019", freq="1D")
train_ds = ListDataset(
    [
        {"start": start, "target": data[i, :80]}
        for i in range(data.shape[0])
    ],
    freq="1D",
)

test_ds = ListDataset(
    [
        {"start": start, "target": data[i, :]}
        for i in range(data.shape[0])
    ],
    freq="1D",
)

接下来，我们需要定义DeepAR模型的参数。这里我们将使用默认参数。

# 定义DeepAR模型
estimator = DeepAREstimator(
    prediction_length=20,
    context_length=80,
    freq="1D",
    num_layers=2,
    num_cells=40,
    cell_type="lstm",
    trainer=Trainer(epochs=10),
)

接着，我们需要训练模型，并使用测试数据进行预测。这里我们使用make_evaluation_predictions函数来生成预测结果。

# 训练模型并进行预测
predictor = estimator.train(train_ds)
forecast_it, ts_it = make_evaluation_predictions(
    dataset=test_ds, predictor=predictor, num_samples=100
)
forecasts = list(forecast_it)

最后，我们可以使用Evaluator来计算模型的误差，并可视化预测结果。

# 计算误差
evaluator = Evaluator(quantiles=[0.1, 0.5, 0.9])
agg_metrics, item_metrics = evaluator(iter(ts_it), iter(forecast_it), num_series=len(test_ds))

# 可视化预测结果
for i in range(3):
    ts_entry = next(iter(test_ds))
    ts = ts_entry["target"]
    forecast_entry = forecasts[i]
    forecast = forecast_entry.mean
    plt.plot(np.arange(len(ts)), ts, label="target")
    plt.plot(np.arange(len(ts), len(ts) + len(forecast)), forecast, label="forecast")
    plt.axvline(len(ts), linestyle="dashed", color="black")
    plt.legend()
    plt.show()

以上就是Python实现DeepAR多步预测以及误差分析和可视化代码的示例。