pytorch LSTM时间序列多变量多步预测

时间: 2023-08-09 15:05:36 浏览: 32
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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