lstm时间预测并图形化代码
时间: 2024-01-25 14:05:10 浏览: 32
下面是使用LSTM模型进行时间序列预测并可视化的代码示例:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)
# 数据预处理
sequence_length = 10 # 序列长度
train_size = int(len(data) * 0.7) # 训练集大小
# 标准化数据
data = (data - np.mean(data)) / np.std(data)
# 创建序列数据
X = []
y = []
for i in range(len(data) - sequence_length):
X.append(data[i:i+sequence_length])
y.append(data[i+sequence_length])
X = np.array(X)
y = np.array(y)
# 划分训练集和测试集
X_train = X[:train_size, :]
y_train = y[:train_size]
X_test = X[train_size:, :]
y_test = y[train_size:]
# 创建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, input_shape=(sequence_length, 1)))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 反标准化数据
y_test = y_test * np.std(data) + np.mean(data)
y_pred = y_pred * np.std(data) + np.mean(data)
# 绘制预测结果
plt.plot(y_test, label='True')
plt.plot(y_pred, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()
```
其中,`data.csv`是存储时间序列数据的CSV文件,每行代表一个时间点的数据。代码中使用了`pandas`库加载数据集,并进行了标准化处理。接着,创建了包含10个连续时间点的序列数据,并将其划分为训练集和测试集。然后,使用`keras`库创建LSTM模型,并训练模型。最后,使用训练好的模型预测测试集,并将结果反标准化后进行可视化。
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