import numpy as np # b = np.load("train_od_3936_109_109.npy") # print(b) c = np.load("X_od.npy") D = np.load("Y_od.npy") print(c.shape) print(D.shape) max=np.max(c) train_x=c[0:1000]/max train_y=D[0:1000]/max val_x=c[1000:1150]/max val_y=D[1000:1150]/max test_x=c[1150:]/max twst_y=D[1150:] print(train_x.shape) # print(D.shape) print(val_x.shape) # print(D.shape) print(test_x.shape) # print(D.shape) from keras.layers import Dense, LSTM, ConvLSTM2D, Dropout, Reshape from keras.models import Sequential model = Sequential() model.add(Reshape((5,109,109,1),input_shape=(5,109,109))) model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same',input_shape=(5, 109, 109, 1))) # model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(1)) # 在Dense层中,输出维度应该是(109, 109, 1),而不是1 model.add(Reshape((109, 109))) # 在Reshape层中,输出维度应该是(109, 109)而不是(5, 109, 109)。 model.summary() model.compile(optimizer='adam', loss='mse') history = model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(val_x, val_y), verbose=1, shuffle=False) #第三个版本 model.compile(optimizer='adam', loss='mae') import matplotlib.pyplot as plt # 预测结果 predictions = model.predict(test_x) # 可视化输出 for i in range(predictions.shape[0]): plt.subplot(1, 2, 1) plt.imshow(test_x[i][-1], cmap='gray') plt.title('Input Image') plt.subplot(1, 2, 2) plt.imshow(predictions[i], cmap='gray') plt.title('Predicted Image') plt.show()如何在这一段程序上增添代码使得整体预测更加完善
时间: 2023-06-20 19:09:40 浏览: 49
有很多方法可以改进整体预测的完善程度,以下是一些可能有用的建议:
1. 增加模型复杂度:你的模型目前只有一个ConvLSTM2D层和一个Dense层,这可能不足以捕捉数据集中的复杂模式。你可以尝试增加层数、增加每层的节点数、使用其他类型的层等,以提高模型的表现。
2. 调整超参数:例如,你可以尝试不同的优化器、学习率、批量大小、训练时的迭代次数等,以找到最佳的超参数组合。
3. 数据增强:你可以通过旋转、平移、缩放等方式增强数据集,以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
4. 使用预训练模型:如果你的数据集与现有的某些数据集相似,你可以尝试使用预训练的模型,然后微调它们以适应你的数据集。
5. 使用集成方法:你可以尝试使用多个模型进行集成,以提高整体预测的准确性。例如,可以使用不同的初始化或超参数训练多个模型,并将它们的预测结果平均或投票,以得到最终的预测结果。
6. 对数据集进行更深入的分析:你可以对数据集进行更深入的分析,以了解数据集中的特点、异常值和异常点,并针对这些特点调整模型。
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import numpy as np # b = np.load("train_od_3936_109_109.npy") # print(b) c = np.load("X_od.npy") D = np.load("Y_od.npy") print(c.shape) print(D.shape) max=np.max(c) train_x=c[0:1000]/max train_y=D[0:1000]/max val_x=c[1000:1150]/max val_y=D[1000:1150]/max test_x=c[1150:]/max twst_y=D[1150:] print(train_x.shape) # print(D.shape) print(val_x.shape) # print(D.shape) print(test_x.shape) # print(D.shape) from keras.layers import Dense, LSTM, ConvLSTM2D, Dropout, Reshape from keras.models import Sequential model = Sequential() model.add(Reshape((5,109,109,1),input_shape=(5,109,109))) model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same',input_shape=(5, 109, 109, 1))) # model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(1)) # 在Dense层中,输出维度应该是(109, 109, 1),而不是1 model.add(Reshape((109, 109))) # 在Reshape层中,输出维度应该是(109, 109)而不是(5, 109, 109)。 model.summary() model.compile(optimizer='adam', loss='mse') history = model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(val_x, val_y), verbose=1, shuffle=False)该段程序怎么改为以LSTM神经网络模型的地铁客流预测和预测结果可视化代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout, Reshape
from keras.models import Sequential
# 加载数据
c = np.load("X_od.npy")
D = np.load("Y_od.npy")
max_val = np.max(c)
train_x = c[:1000] / max_val
train_y = D[:1000] / max_val
val_x = c[1000:1150] / max_val
val_y = D[1000:1150] / max_val
test_x = c[1150:] / max_val
test_y = D[1150:] / max_val
# LSTM神经网络模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=64, input_shape=(5, 109), return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units=32))
model.add(Dense(units=109, activation='linear'))
model.summary()
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 模型训练
history = model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=32,
validation_data=(val_x, val_y), verbose=1, shuffle=False)
# 模型预测
train_predict = model.predict(train_x)
val_predict = model.predict(val_x)
test_predict = model.predict(test_x)
# 预测结果可视化
plt.figure(figsize=(20, 8))
plt.plot(train_y[-100:], label='true')
plt.plot(train_predict[-100:], label='predict')
plt.legend()
plt.title('Training set')
plt.show()
plt.figure(figsize=(20, 8))
plt.plot(val_y[-50:], label='true')
plt.plot(val_predict[-50:], label='predict')
plt.legend()
plt.title('Validation set')
plt.show()
plt.figure(figsize=(20, 8))
plt.plot(test_y[:50], label='true')
plt.plot(test_predict[:50], label='predict')
plt.legend()
plt.title('Test set')
plt.show()
from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import datetime # 导入数据集 start = datetime.datetime.now() #计算程序运行时间 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) X_train = mnist.train.images y_train = mnist.train.labels X_test = mnist.test.images y_test = mnist.test.labels #PCA降维 pca = PCA(n_components=10) X_train_pca = pca.fit_transform(X_train) X_test_pca = pca.fit_transform(X_test) # 可视化 plt.scatter(X_train_pca[:, 0], X_train_pca[:, 1], c=np.argmax(y_train, axis=1)) plt.show() # K-means聚类 kmeans_centers = [] # 用于存储初始类中心 for i in range(10): idx = np.where(np.argmax(y_train, axis=1) == i)[0] # 获取第i类数字的索引列表 sample_idx = np.random.choice(idx) # 随机指定一个样本作为初始类中心 kmeans_centers.append(X_train_pca[sample_idx]) # 将初始类中心添加到列表中 kmeans = KMeans(n_clusters=10,init=kmeans_centers,n_init=1) kmeans.fit(X_train_pca) # 计算分类错误率 y_pred = kmeans.predict(X_test_pca) acc = accuracy_score(np.argmax(y_test, axis=1), y_pred) print("分类错误率:{:.2%}".format(1-acc)) # 计算程序运行时间 end = datetime.datetime.now() print("程序运行时间为:"+str((end-start).seconds)+"秒")优化这段代码,输出其中pca降维的因子负荷量
可以优化代码如下:
```
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import datetime
# 导入数据集
start = datetime.datetime.now() #计算程序运行时间
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
X_train = mnist.train.images
y_train = mnist.train.labels
X_test = mnist.test.images
y_test = mnist.test.labels
# PCA降维
pca = PCA(n_components=10)
X_train_pca = pca.fit_transform(X_train)
X_test_pca = pca.transform(X_test)
# 输出因子负荷量
print("PCA降维后的因子负荷量为:")
print(pca.components_)
# 可视化
plt.scatter(X_train_pca[:, 0], X_train_pca[:, 1], c=np.argmax(y_train, axis=1))
plt.show()
# K-means聚类
kmeans_centers = []
# 用于存储初始类中心
for i in range(10):
idx = np.where(np.argmax(y_train, axis=1) == i)[0] # 获取第i类数字的索引列表
sample_idx = np.random.choice(idx) # 随机指定一个样本作为初始类中心
kmeans_centers.append(X_train_pca[sample_idx]) # 将初始类中心添加到列表中
kmeans = KMeans(n_clusters=10,init=kmeans_centers,n_init=1)
kmeans.fit(X_train_pca)
# 计算分类错误率
y_pred = kmeans.predict(X_test_pca)
acc = accuracy_score(np.argmax(y_test, axis=1), y_pred)
print("分类错误率:{:.2%}".format(1-acc))
# 计算程序运行时间
end = datetime.datetime.now()
print("程序运行时间为:"+str((end-start).seconds)+"秒")
```
输出结果中包含了PCA降维后的因子负荷量,即`pca.components_`。