pytorch LSTM时间序列多变量多步预测
时间: 2023-08-09 08:05:36 浏览: 46
对于PyTorch LSTM时间序列多变量多步预测,可以遵循以下步骤:
1. 准备数据:将数据分为训练集和测试集,并进行标准化处理。
2. 定义模型:使用PyTorch中的LSTM模型,输入包括多个变量,输出为多个步的预测值。
3. 训练模型:定义损失函数和优化器,并进行模型训练。
4. 模型评估:使用测试集来评估模型的性能,可以使用MSE(均方误差)或RMSE(均方根误差)等指标。
5. 预测未来值:使用训练好的模型来预测未来多个时间步的值。
具体实现可以参考以下代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
# 定义LSTM模型
class LSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(LSTM, 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):
hidden = (torch.zeros(1, 1, self.hidden_size),
torch.zeros(1, 1, self.hidden_size))
output, hidden = self.lstm(input.view(len(input), 1, -1), hidden)
output = self.fc(output.view(len(input), -1))
return output[-1]
# 准备数据
data = np.random.rand(100, 3)
train_data = data[:80]
test_data = data[80:]
# 标准化处理
mean = np.mean(train_data, axis=0)
std = np.std(train_data, axis=0)
train_data = (train_data - mean) / std
test_data = (test_data - mean) / std
# 定义模型和优化器
lstm = LSTM(3, 10, 3)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=0.01)
# 训练模型
for epoch in range(100):
for i in range(len(train_data) - 5):
x = torch.Tensor(train_data[i:i+5])
y = torch.Tensor(train_data[i+1:i+6])
output = lstm(x)
loss = criterion(output, y)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 模型评估
mse = 0
for i in range(len(test_data) - 5):
x = torch.Tensor(test_data[i:i+5])
y_true = torch.Tensor(test_data[i+1:i+6])
y_pred = lstm(x)
mse += criterion(y_pred, y_true).item()
mse /= len(test_data) - 5
print('MSE:', mse)
# 预测未来值
future = 10
x = torch.Tensor(test_data[-5:])
for i in range(future):
y_pred = lstm(x)
x = torch.cat([x[1:], y_pred.unsqueeze(0)], dim=0)
print('预测值:', y_pred * std + mean)
```
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