pytorch LSTM时间序列多变量多步预测

时间: 2023-08-25 13:05:41 浏览: 100
对于时间序列多变量多步预测,可以使用LSTM模型进行建模。LSTM模型是一种循环神经网络,能够处理序列数据,并且能够捕捉数据中的长期依赖性。 在使用LSTM进行多步预测时,需要注意以下几点: 1. 数据预处理:将原始数据进行归一化处理,并且将时间序列数据转换为监督学习问题。 2. 模型设计:设计LSTM模型,需要考虑输入数据的形状、LSTM层的数量和神经元的数量等因素。 3. 训练模型:使用训练数据对LSTM模型进行训练,并且使用验证数据对模型进行调优。 4. 多步预测:使用训练好的模型对测试数据进行多步预测,需要注意多步预测的方式和时间步长的选择。 下面是一个使用PyTorch实现LSTM进行时间序列多变量多步预测的示例代码: ```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, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 数据预处理 def create_dataset(dataset, look_back=1, look_forward=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-look_forward+1): a = dataset[i:(i+look_back), :] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i+look_back:i+look_back+look_forward, -1]) return np.array(dataX), np.array(dataY) # 定义超参数 input_size = 2 hidden_size = 64 output_size = 1 num_layers = 2 num_epochs = 100 batch_size = 64 learning_rate = 0.01 look_back = 24 look_forward = 12 # 准备数据 data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',') data = (data - np.min(data, 0)) / (np.max(data, 0) - np.min(data, 0)) train_size = int(len(data) * 0.7) train_data = data[:train_size, :] test_data = data[train_size:, :] trainX, trainY = create_dataset(train_data, look_back, look_forward) testX, testY = create_dataset(test_data, look_back, look_forward) trainX = torch.from_numpy(trainX).type(torch.Tensor).to(device) trainY = torch.from_numpy(trainY).type(torch.Tensor).to(device) testX = torch.from_numpy(testX).type(torch.Tensor).to(device) testY = torch.from_numpy(testY).type(torch.Tensor).to(device) # 定义模型和优化器 model = LSTM(input_size, hidden_size, output_size, num_layers).to(device) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): for i in range(0, len(trainX), batch_size): inputs = trainX[i:i+batch_size] targets = trainY[i:i+batch_size] outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (epoch+1) % 10 == 0: print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item())) # 多步预测 model.eval() with torch.no_grad(): test_inputs = testX[0].unsqueeze(0) for i in range(len(testX)): output = model(test_inputs) test_inputs = torch.cat((test_inputs[:, look_forward:, :], output.unsqueeze(0)), dim=1) if i == 0: test_outputs = output else: test_outputs = torch.cat((test_outputs, output), dim=0) # 可视化结果 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(testY[:, -1], label='True') plt.plot(test_outputs[:, -1], label='Predicted') plt.legend() plt.show() ``` 在以上代码中,我们首先定义了一个LSTM模型,然后对数据进行了预处理,将其转换为监督学习问题。接着定义了超参数,并且准备好了训练数据和测试数据。 在训练模型时,我们使用了MSE作为损失函数,并且使用Adam优化器进行优化。最后,我们使用训练好的模型对测试数据进行了多步预测,并且将预测结果可视化出来。
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