我希望对时间序列分解后的数据分别预测,最后将分别预测的数据合并
时间: 2024-04-12 17:27:45 浏览: 12
明白了!为了对时间序列分解后的数据分别进行预测并将它们合并,我们可以稍微修改一下代码。这里假设你已经完成了时间序列的分解,得到了趋势项、季节性项和残差项。以下是一个示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class TimeSeriesLSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(TimeSeriesLSTM, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, input_seq):
lstm_out, _ = self.lstm(input_seq.view(len(input_seq), 1, -1))
predictions = self.fc(lstm_out.view(len(input_seq), -1))
return predictions
# 示例用法
input_size = 1
hidden_size = 32
output_size = 1
# 创建模型实例
model = TimeSeriesLSTM(input_size, hidden_size, output_size)
# 创建输入序列(示例中使用了趋势项、季节性项和残差项)
trend = torch.tensor([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5])
seasonality = torch.tensor([0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05])
residuals = torch.tensor([0.001, 0.002, 0.003, 0.004, 0.005])
# 运行模型进行预测
trend_prediction = model(trend)
seasonality_prediction = model(seasonality)
residuals_prediction = model(residuals)
# 将预测结果合并
combined_prediction = trend_prediction + seasonality_prediction + residuals_prediction
print(combined_prediction)
```
在这个示例中,我们分别对趋势项、季节性项和残差项使用相同的模型进行预测。然后,将这些预测结果相加得到最终的合并预测结果。
你可以根据自己的实际情况和需求修改输入序列和模型的参数。请确保输入序列的维度与模型的输入大小(input_size)匹配。
希望这个示例对你有帮助!如果还有其他问题,请随时提问。