多变量时间序列pytorch

多变量时间序列预测是指在预测时考虑了主变量以外的其他变量。在PyTorch中，可以使用LSTM模型来进行多变量时间序列预测。首先，需要搭建一个LSTM模型，可以参考之前的文章《深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）》\[2\]。在搭建LSTM模型时，需要注意输入数据的维度和输出数据的维度。对于多变量时间序列预测，输入数据的维度应该包括主变量和其他变量的维度。输出数据的维度则取决于预测的目标，可以是单变量或多变量。在预测多步时，可以采用多步长预测的方法。一种常见的方法是将最后一步的预测结果作为输入，然后通过一个MLP来转换成多步的预测结果。这种方法的优点是简单，可以直接输入多个预测值，但需要注意MLP的性能。另外，还有滚动预测和多个单步预测的方法可供选择。滚动预测是指预测单步然后将预测值加入继续滚动预测多次，而多个单步预测则是训练多个模型分别预测每一步。选择哪种方法取决于具体需求和时间成本。总之，多变量时间序列预测可以通过搭建LSTM模型并选择合适的预测方法来实现。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Lstm多变量时间序列预测框架|pytorch](https://blog.csdn.net/weixin_43332715/article/details/127741022)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）](https://blog.csdn.net/Cyril_KI/article/details/122569775)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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