pytorch LSTM时间序列预测

PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了强大的工具来构建和训练各种神经网络模型，包括LSTM模型用于时间序列预测。在PyTorch中，我们可以使用torch.nn模块来构建LSTM模型。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用PyTorch中的LSTM模型进行时间序列预测：

import torch
import torch.nn as nn

# 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):
        output, _ = self.lstm(input)
        output = self.fc(output[:, -1, :])
        return output

# 定义输入数据
input_size = 1
hidden_size = 64
output_size = 1
seq_len = 10
batch_size = 32

# 创建LSTM模型实例
model = LSTMModel(input_size, hidden_size, output_size)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    output = model(input)
    loss = criterion(output, target)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 使用训练好的模型进行预测
predicted = model(input)

这是一个简单的LSTM模型示例，你可以根据自己的需求调整模型的结构和参数。注意，这只是一个示例，实际应用中可能需要根据具体问题进行更多的调整和改进。

参考文献：
：https://github.com/Tuniverj/Pytorch-lstm-forecast<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [TensorFlow搭建CNN-LSTM混合模型实现多变量多步长时间序列预测（负荷预测）](https://blog.csdn.net/Cyril_KI/article/details/126596555)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于pytorch搭建多特征LSTM时间序列预测代码详细解读（附完整代码）](https://blog.csdn.net/hardworking_T/article/details/126673957)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]