DenseBlock_light(torch.nn.Module)

DenseBlock_light(torch.nn.Module)是一个基于PyTorch实现的稠密块(Dense Block)模块，用于卷积神经网络的建模。它可以帮助提高卷积神经网络的性能和精度，特别是在大规模图像分类和物体识别等任务中表现突出。该模块主要基于DenseNet和ResNet的思想，通过连接多个具有不同感受野的特征图，从而实现特征共享和信息流共享的效果，减少了模型中的参数和计算量。DenseBlock_light具有可扩展性和灵活性，可以根据实际数据和任务需求进行优化和调整。

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麻烦提供基于pytorch的EEMD+LightGBM+ConvLSTM的读取csv数据的多输入单输出的时序训练及预测代码

好的，下面是一个基于PyTorch的EEMD、LightGBM和ConvLSTM的时序训练和预测代码，用于多输入单输出的CSV数据。

首先，我们需要安装必要的Python库：

!pip install torch
!pip install lightgbm
!pip install sklearn
!pip install pandas

接下来，导入必要的库和函数：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

import lightgbm as lgbm

import os
import csv
import time
from datetime import datetime

然后定义一些超参数：

# 超参数
num_epochs = 100
batch_size = 64
learning_rate = 0.001

num_eemd = 5 # EEMD分解次数
num_imf = 6 # 每个EEMD分解的IMF个数
num_conv = 64 # ConvLSTM中的卷积核数
hidden_size = 64 # ConvLSTM中的隐藏层维度
num_layers = 2 # ConvLSTM中的层数
dropout_rate = 0.2 # ConvLSTM中的dropout率
num_lgbm = 100 # LightGBM中的基学习器个数

接下来定义数据集和数据加载器：

class TimeSeriesDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, input_window, output_window):
        self.data = data
        self.input_window = input_window
        self.output_window = output_window

    def __len__(self):
        return len(self.data) - self.input_window - self.output_window

    def __getitem__(self, idx):
        x = self.data[idx:idx+self.input_window]
        y = self.data[idx+self.input_window:idx+self.input_window+self.output_window]
        return x, y

def get_data_loader(data, input_window, output_window, batch_size):
    dataset = TimeSeriesDataset(data, input_window, output_window)
    data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True)
    return data_loader

接下来定义EEMD模型：

class EEMD(nn.Module):
    def __init__(self, num_eemd, num_imf):
        super(EEMD, self).__init__()
        self.num_eemd = num_eemd
        self.num_imf = num_imf

        self.emd_layers = nn.ModuleList([nn.Sequential(
            nn.Conv1d(1, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm1d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv1d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm1d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv1d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm1d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv1d(64, num_imf, kernel_size=1)
        ) for _ in range(num_eemd)])

    def forward(self, x):
        x = x.unsqueeze(1)
        imfs = []
        for i in range(self.num_eemd):
            res = x
            for j in range(self.num_imf-1):
                imf = self.emd

提供基于pytorch的EEMD+STL+XGBoost+LightGBM+ConvLSTM的读取csv数据的多输入单输出的时序训练及预测代码

以下是基于 PyTorch 的 EEMD-STL-XGBoost-LightGBM-ConvLSTM 读取 CSV 数据的多输入单输出的时序训练及预测代码。这个代码假设输入的 CSV 数据中有多个特征和一个标签，以及数据按照时间顺序排列。

首先，需要安装 PyTorch、XGBoost、LightGBM 等库。代码如下：

import torch
import numpy as np
import pandas as pd
import xgboost as xgb
import lightgbm as lgb
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from statsmodels.tsa.seasonal import STL
from PyEMD import EEMD

然后，需要定义一些超参数，例如 EEMD 分解的模式数、STL 分解的周期数、LSTM 的时间步数等。代码如下：

# 超参数
eemd_mode = 8  # EEMD 模式数
stl_period = 24  # STL 周期数
lstm_seq_len = 48  # LSTM 时间步数
lstm_hidden_size = 64  # LSTM 隐藏层大小
lstm_num_layers = 2  # LSTM 层数
lstm_dropout = 0.2  # LSTM Dropout 概率
xgb_params = {'objective': 'reg:squarederror', 'eval_metric': 'rmse', 'eta': 0.01, 'max_depth': 6, 'subsample': 0.8, 'colsample_bytree': 0.8}  # XGBoost 参数
lgb_params = {'objective': 'regression', 'metric': 'rmse', 'learning_rate': 0.01, 'max_depth': 6, 'subsample': 0.8, 'colsample_bytree': 0.8}  # LightGBM 参数

接下来，需要定义一个 PyTorch 的数据集类，用于加载 CSV 数据并进行 EEMD-STL 处理。代码如下：

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, file_path):
        self.df = pd.read_csv(file_path)
        self.scaler = MinMaxScaler()
        self.eemd = EEMD(n_imfs=eemd_mode)
        self.stl = STL(self.df.iloc[:, -1], period=stl_period)
    
    def __len__(self):
        return len(self.df) - lstm_seq_len
    
    def __getitem__(self, idx):
        data = self.df.iloc[idx:idx+lstm_seq_len, :-1].values
        label = self.df.iloc[idx+lstm_seq_len, -1]
        data = self.scaler.fit_transform(data)
        data = self.eemd.eemd(data.T).T
        data = np.array([self.stl.decompose(d).trend for d in data])
        data = torch.from_numpy(data).float()
        label = torch.tensor(label).float()
        return data, label

然后，需要定义一个 PyTorch 的模型类，用于将数据输入 LSTM，然后通过 XGBoost 和 LightGBM 进行进一步预测。代码如下：

class CustomModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CustomModel, self).__init__()
        self.lstm = torch.nn.LSTM(input