有没有pytorch 架构的多步预测例子

当涉及到时间序列预测时，通常需要考虑多步预测。在 PyTorch 中，可以使用 LSTM 等循环神经网络架构来实现多步预测。以下是一个简单的多步预测的例子，使用 LSTM 来预测一个时间序列的未来三步。

假设我们有一个时间序列数据，包括前 10 个时间步的观测值。我们首先将数据转换为可以用于 LSTM 网络的格式，即将序列转换为输入和输出序列，其中输入序列包含前 9 个时间步的观测值，输出序列包含第 10 个时间步之后的三个时间步的观测值。然后我们使用 LSTM 网络训练模型，并使用训练好的模型来预测未来三步的观测值。

以下是一个简单的多步预测的例子代码：

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):
        super(LSTM, 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):
        output, (hidden, cell) = self.lstm(input)
        prediction = self.fc(hidden[-1])
        return prediction

# 定义模型参数
input_size = 1
hidden_size = 16
output_size = 3
lr = 0.01
epochs = 500

# 生成时间序列数据，包括前 10 个时间步的观测值
data = np.array([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100])

# 将数据转换为可以用于 LSTM 网络的格式
def get_input_sequence(data, seq_length):
    input_sequence = []
    for i in range(len(data) - seq_length):
        seq = data[i:i+seq_length]
        input_sequence.append(seq.reshape(-1,1))
    return input_sequence

def get_output_sequence(data, seq_length):
    output_sequence = []
    for i in range(seq_length, len(data)):
        output_sequence.append(data[i:i+seq_length])
    return output_sequence

input_sequence = get_input_sequence(data, 9)
output_sequence = get_output_sequence(data, 3)

# 将数据转换为 PyTorch 张量
input_sequence = torch.Tensor(input_sequence)
output_sequence = torch.Tensor(output_sequence)

# 定义模型、优化器和损失函数
model = LSTM(input_size, hidden_size, output_size)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
criterion = nn.MSELoss()

# 训练模型
for epoch in range(epochs):
    optimizer.zero_grad()
    predictions = model(input_sequence)
    loss = criterion(predictions, output_sequence)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if epoch % 100 == 0:
        print('Epoch: %d, Loss: %.5f' % (epoch, loss.item()))

# 使用模型进行预测
with torch.no_grad():
    future = 3
    test_sequence = data[:9].reshape(-1,1)
    for i in range(future):
        input_data = torch.Tensor(test_sequence[-9:])
        prediction = model(input_data)
        test_sequence = np.vstack((test_sequence, prediction.item()))

    print('Test Sequence:', test_sequence)

在上面的例子中，我们使用 LSTM 模型来预测未来三步的观测值。首先，我们将数据转换为可以用于 LSTM 网络的格式，然后定义模型、优化器和损失函数，并使用训练数据训练模型。最后，我们使用训练好的模型来预测未来三步的观测值，并将预测结果输出。