假如我使用的数据为(6164,13),其中第一列为标签,其余列为特征,其中6164行代表6164个小时,请用resnet模型对12个特征进行处理后作为LSTM的输入,完成用10天的数据预测未来7天的数据,请以一个专业程序员的角度给出基于tensorflow的该预测程序
时间: 2024-06-09 14:09:53 浏览: 3
以下是一个基于TensorFlow的程序,用于使用ResNet模型对12个特征进行处理,并使用LSTM模型对10天数据进行预测未来7天数据:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, LSTM, Reshape, Conv1D, BatchNormalization, Activation, Add
# 定义 ResNet 模型
def resnet(input_shape):
X_input = Input(input_shape)
# 第一个卷积层
X = Conv1D(filters=64, kernel_size=7, strides=2, padding='same')(X_input)
X = BatchNormalization()(X)
X = Activation('relu')(X)
# 残差块
for i in range(3):
X_shortcut = X
# 第一个卷积层
X = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, strides=1, padding='same')(X)
X = BatchNormalization()(X)
X = Activation('relu')(X)
# 第二个卷积层
X = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, strides=1, padding='same')(X)
X = BatchNormalization()(X)
# 残差连接
X = Add()([X, X_shortcut])
X = Activation('relu')(X)
# 平均池化层
X = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(X)
# 输出层
X = Dense(units=12)(X)
X = Reshape((12,1))(X)
model = tf.keras.models.Model(inputs=X_input, outputs=X, name='ResNet')
return model
# 定义 LSTM 模型
def lstm(input_shape):
X_input = Input(input_shape)
# LSTM
X = LSTM(units=64, return_sequences=True)(X_input)
X = LSTM(units=32, return_sequences=True)(X)
X = LSTM(units=16)(X)
# 输出层
X = Dense(units=7)(X)
model = tf.keras.models.Model(inputs=X_input, outputs=X, name='LSTM')
return model
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, 1:].values
Y = data.iloc[:, 0].values
# 处理数据
X = X.reshape((6164, 12, 1))
Y = Y.reshape((6164, 1))
# 定义模型
resnet_model = resnet((12,1))
lstm_model = lstm((10,12,1))
# 连接模型
combined_model = tf.keras.layers.TimeDistributed(resnet_model)(lstm_model.output)
# 编译模型
model = tf.keras.models.Model(inputs=lstm_model.input, outputs=combined_model, name='Combined_Model')
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 训练模型
model.fit(X, Y, epochs=100, batch_size=32)
# 预测数据
X_pred = X[-10:]
for i in range(7):
y_pred = model.predict(X_pred)
X_pred = np.concatenate((X_pred[:,1:,:], y_pred), axis=1)
```
需要注意的是,这只是一个基本的程序框架,具体的实现需要根据数据的特点进行调整。另外,这里使用的是均方误差(MSE)作为损失函数,如果需要更加精细的评估指标,可以考虑使用其他指标,如平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)等。
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