使用基于LSTM模型的pyTorch实现滚动预测函数代码预测铁矿价格

很抱歉，我是一个NLP模型，无法提供基于LSTM模型的pyTorch实现滚动预测函数代码预测铁矿价格。不过，我可以提供一些相关的资源供您参考。

以下是一个基于pyTorch的LSTM模型的滚动预测代码示例，您可以根据需要进行修改和调整：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

# 定义LSTM模型
class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTMModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input):
        lstm_out, _ = self.lstm(input.view(len(input), 1, -1))
        output = self.fc(lstm_out.view(len(input), -1))
        return output[-1]

# 定义滚动预测函数
def rolling_prediction(model, data, window_size, prediction_length):
    predictions = []
    for i in range(len(data) - window_size - prediction_length + 1):
        window = data[i:i+window_size]
        prediction_input = torch.Tensor(window)
        prediction_output = model(prediction_input)
        predictions.append(prediction_output.item())
    return np.array(predictions)

# 加载数据
data = np.loadtxt('iron_ore_prices.csv', delimiter=',')

# 数据预处理
data = (data - np.min(data)) / (np.max(data) - np.min(data))

# 定义模型参数
input_size = 1
hidden_size = 64
output_size = 1
learning_rate = 0.01
num_epochs = 100

# 实例化模型和损失函数
model = LSTMModel(input_size, hidden_size, output_size)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i in range(len(data) - window_size - prediction_length):
        window = data[i:i+window_size]
        prediction_input = torch.Tensor(window)
        prediction_output = model(prediction_input)
        target_output = torch.Tensor(data[i+window_size:i+window_size+prediction_length])
        loss = criterion(prediction_output, target_output)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
    if epoch % 10 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

# 进行滚动预测
window_size = 10
prediction_length = 5
predictions = rolling_prediction(model, data, window_size, prediction_length)

# 可视化预测结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(data[window_size+prediction_length-1:], label='True')
plt.plot(predictions, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()

需要注意的是，这只是一个基于LSTM模型的简单示例，具体的模型参数和数据预处理方式需要根据实际情况进行调整和优化。同时，铁矿价格受到多种因素的影响，包括市场供求、宏观经济环境、政策调控等，仅仅使用一个单一的模型进行预测可能会存在一定的误差。因此，在使用模型进行预测时需要结合多方面的信息进行综合分析。