数据为一个excle文件,excle文件有一列随时间变化的LS数据,我们使用pytroch里面的lstm模型对LS进行回归预测,用前面50个数据,预测之后10个数据,给出预测评价指标和结果的python代码,使用cpu
时间: 2024-02-21 09:02:24 浏览: 16
好的,我可以帮你回答这个问题。首先,我们需要加载所需的库和数据。假设数据文件名为"data.xlsx",数据位于第一个工作表中的A列中,代码如下:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=0, usecols=[0]).values
```
接下来,我们需要定义一个函数来生成我们的训练集和测试集。这个函数将数据分成训练集和测试集,其中训练集由前50个数据组成,测试集由接下来的10个数据组成。代码如下:
```python
def generate_data(data):
x, y = [], []
for i in range(len(data) - 60):
x.append(data[i:i+50])
y.append(data[i+50:i+60])
x_train = torch.tensor(x[:int(len(x)*0.8)], dtype=torch.float32)
y_train = torch.tensor(y[:int(len(y)*0.8)], dtype=torch.float32)
x_test = torch.tensor(x[int(len(x)*0.8):], dtype=torch.float32)
y_test = torch.tensor(y[int(len(y)*0.8):], dtype=torch.float32)
return x_train, y_train, x_test, y_test
```
接下来,我们需要定义一个LSTM模型。在这个例子中,我们使用一个单层LSTM模型,其中输入为50个时间步长和1个特征,输出为10个时间步长和1个特征。代码如下:
```python
class LSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(LSTM, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
out, _ = self.lstm(x)
out = self.fc(out[:, -10:, :])
return out
```
现在我们可以定义训练和测试函数。训练函数将使用均方误差损失函数和Adam优化器来训练模型,并记录每个epoch的训练和测试损失。测试函数将使用训练好的模型来进行预测,并计算均方根误差(RMSE)指标。代码如下:
```python
def train(model, x_train, y_train, x_test, y_test, epochs=100, lr=0.01):
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
train_loss = []
test_loss = []
for epoch in range(epochs):
model.train()
optimizer.zero_grad()
output = model(x_train)
loss = criterion(output, y_train)
loss.backward()
optimizer.step()
train_loss.append(loss.item())
with torch.no_grad():
model.eval()
test_output = model(x_test)
test_loss.append(mean_squared_error(y_test, test_output))
print(f'Epoch {epoch+1}/{epochs}, Train Loss: {train_loss[-1]:.4f}, Test Loss: {test_loss[-1]:.4f}')
return model, train_loss, test_loss
def test(model, x_test, y_test):
with torch.no_grad():
model.eval()
test_output = model(x_test)
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, test_output))
print(f'RMSE: {rmse}')
```
最后,我们可以将所有这些组合在一起,以定义我们的模型并进行训练和测试。代码如下:
```python
# 定义模型
model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, output_size=1)
# 生成数据
x_train, y_train, x_test, y_test = generate_data(data)
# 训练模型
model, train_loss, test_loss = train(model, x_train, y_train, x_test, y_test, epochs=100, lr=0.01)
# 测试模型
test(model, x_test, y_test)
```
这样,我们就可以得到预测评价指标(RMSE)和模型的预测结果。