请提供pytorch架构程序,要求用BP神经网络进行多步预测的示例,输入有6个特征变量,输出1个特征,预测30个时间步
时间: 2024-03-11 12:46:31 浏览: 90
基于BP神经网络分类预测,BP分类预测,多特征输入模型 多特征输入单输出的二分类及多分类模型 程序内注释详细,直接替换数据就
好的,以下是一个使用PyTorch框架进行多步预测的Python程序示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)
# 准备数据
X = []
Y = []
for i in range(30, len(data)):
X.append(data_scaled[i-30:i, 0:6])
Y.append(data_scaled[i, 6])
X = np.array(X)
Y = np.array(Y)
# 转换为张量
X = torch.tensor(X, dtype=torch.float32)
Y = torch.tensor(Y, dtype=torch.float32)
# 定义模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(30*6, 64)
self.fc2 = nn.Linear(64, 32)
self.fc3 = nn.Linear(32, 1)
def forward(self, x):
x = x.view(-1, 30*6)
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = torch.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
# 初始化模型
model = Net()
# 定义优化器和损失函数
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.MSELoss()
# 训练模型
for epoch in range(100):
optimizer.zero_grad()
output = model(X)
loss = criterion(output, Y)
loss.backward()
optimizer.step()
# 预测未来30个时间步
test = data_scaled[-30:, 0:6]
for i in range(30):
test_tensor = torch.tensor(test, dtype=torch.float32)
prediction = model(test_tensor).item()
test = np.append(test, prediction)
test = np.delete(test, 0)
# 反归一化
prediction = scaler.inverse_transform(prediction.reshape(-1, 1))
print(prediction)
```
这个示例使用了PyTorch框架来构建神经网络模型,并且使用了Min-Max归一化来对数据进行预处理。在准备数据时,每个样本都包含了过去30个时间步的6个特征变量。模型的输出是未来1个时间步的1个特征值。在训练模型时,我们使用了均方误差(MSE)作为损失函数。最后,我们使用训练好的模型来预测未来30个时间步的特征值,并且使用反归一化来还原真实的特征值。
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