具体代码实现及释义
时间: 2024-02-24 16:56:31 浏览: 16
以下是一个使用 LSTM 进行溶解氧预测的代码示例及释义:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 读取数据
data = pd.read_csv('dissolved_oxygen.csv', header=0, index_col=0)
values = data.values
# 对数据进行归一化处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled = scaler.fit_transform(values)
# 定义函数,将数据集划分为训练集和测试集
def split_dataset(dataset, train_percent=0.8):
train_size = int(len(dataset) * train_percent)
train, test = dataset[0:train_size,:], dataset[train_size:len(dataset),:]
return train, test
# 将数据集划分为训练集和测试集
train, test = split_dataset(scaled)
# 定义函数,将数据转化为时间序列数据
def create_dataset(dataset, time_steps=1):
X, Y = [], []
for i in range(len(dataset) - time_steps - 1):
a = dataset[i:(i + time_steps), 0]
X.append(a)
Y.append(dataset[i + time_steps, 0])
return np.array(X), np.array(Y)
# 将训练集和测试集转化为时间序列数据
time_steps = 5
train_X, train_Y = create_dataset(train, time_steps)
test_X, test_Y = create_dataset(test, time_steps)
# 将输入数据 reshape 成 LSTM 模型需要的格式
train_X = np.reshape(train_X, (train_X.shape[0], train_X.shape[1], 1))
test_X = np.reshape(test_X, (test_X.shape[0], test_X.shape[1], 1))
# 构建 LSTM 模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(time_steps, 1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
# 训练 LSTM 模型
history = model.fit(train_X, train_Y, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(test_X, test_Y), verbose=2, shuffle=False)
# 在测试集上进行预测
test_predict = model.predict(test_X)
# 反归一化处理,得到预测结果和真实值
test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict)
test_Y = scaler.inverse_transform([test_Y])
# 计算预测误差
rmse = np.sqrt(np.mean((test_predict - test_Y)**2))
print('Test RMSE: %.3f' % rmse)
# 绘制预测结果和真实值的对比图
plt.plot(test_Y[0], label='True')
plt.plot(test_predict[:,0], label='Predict')
plt.legend()
plt.show()
```
代码释义:
1. 导入需要使用的 Python 库和模块。
2. 读取 CSV 文件中的数据,并将其转化为 Numpy 数组。
3. 对数据进行归一化处理,将数据缩放到 0 到 1 的范围内。
4. 定义函数,将数据集划分为训练集和测试集。
5. 将数据集划分为训练集和测试集。
6. 定义函数,将数据转化为时间序列数据。
7. 将训练集和测试集转化为时间序列数据。
8. 将输入数据 reshape 成 LSTM 模型需要的格式。
9. 构建 LSTM 模型。
10. 训练 LSTM 模型。
11. 在测试集上进行预测。
12. 反归一化处理,得到预测结果和真实值。
13. 计算预测误差。
14. 绘制预测结果和真实值的对比图。
在以上代码中,我们使用 LSTM 模型对溶解氧数据进行预测。首先,我们读取 CSV 文件中的数据,并进行归一化处理。然后,将数据集划分为训练集和测试集,并将其转化为时间序列数据。接着,我们构建 LSTM 模型,并使用训练集对其进行训练。训练完成后,在测试集上进行预测,并将预测结果和真实值反归一化处理。最后,计算预测误差,并绘制预测结果和真实值的对比图。
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