请编写代码,利用lstm模型进行时间序列预测,使其仅对序列进行单步预测,随后通过拟合窗口与预测窗口随时间向右滑动,得到关于该序列的完整预测序列,其中加载数据时读取时间序列为r"D:\xiangmu\utilits\name_of_your_excel_file3.xls"文件路径中第5列前3000行的值,将这3000个数据分为训练集与测试集,训练模型后,利用模型预测第3000-3500行的数据,并将预测结果输出到excel文档中
时间: 2024-03-03 08:50:42 浏览: 9
好的,我会根据你的要求来编写代码。首先需要导入必要的库,包括numpy、pandas、matplotlib和Keras中的Sequential、LSTM、Dropout和Dense模块。以下是代码实现:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dropout, Dense
# 加载数据
data = pd.read_excel(r"D:\xiangmu\utilits\name_of_your_excel_file3.xls").iloc[:3000, 4].values
data = data.reshape(-1, 1)
# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data = data[:train_size]
test_data = data[train_size:]
# 将时间序列转换为监督学习问题
def create_dataset(dataset, look_back=1):
X, Y = [], []
for i in range(len(dataset) - look_back):
X.append(dataset[i:(i + look_back), 0])
Y.append(dataset[i + look_back, 0])
return np.array(X), np.array(Y)
look_back = 30
train_X, train_Y = create_dataset(train_data, look_back)
test_X, test_Y = create_dataset(test_data, look_back)
# LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(look_back, 1)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
# 拟合模型
model.fit(train_X, train_Y, epochs=50, batch_size=72, verbose=2)
# 单步预测
test_predict = model.predict(test_X)
# 滑动窗口预测
predictions = []
for i in range(len(test_X)):
if i == 0:
predictions.append(test_predict[i])
else:
X = np.concatenate((test_X[i][1:], [test_predict[i-1]]), axis=0)
X = X.reshape(1, look_back, 1)
predict = model.predict(X)
predictions.append(predict)
# 将预测结果输出到excel文档中
result = np.array(predictions).reshape(-1, 1)
df = pd.DataFrame(result, columns=['Predictions'])
df.to_excel(r"D:\xiangmu\utilits\name_of_your_excel_file3.xls", sheet_name='Sheet1', startrow=3000, index=False)
# 绘制预测结果图
plt.plot(test_Y, label='True Data')
plt.plot(test_predict, label='LSTM Predict')
plt.legend()
plt.show()
```
在以上代码中,首先我们加载数据,并将前3000行的第5列作为时间序列数据。然后将数据划分为训练集和测试集。接着将时间序列数据转换为监督学习问题,利用LSTM模型进行训练,拟合模型后进行单步预测和滑动窗口预测,并将预测结果输出到excel文档中。最后,我们将预测结果绘制成图形,以便更好地理解预测结果。