解释 dataX.append(dataset[i - n_past:i, 0:dataset.shape[1]]) dataY.append(dataset[i,0])
时间: 2024-01-16 09:05:18 浏览: 68
这段代码是用于数据预处理中的时间序列数据切片的操作。
假设我们有一个形状为 (n_samples, n_features) 的数据集 dataset,其中 n_samples 是样本数,n_features 是每个样本的特征数。现在我们需要将该数据集转换成时间序列数据,即将每个样本按照时间顺序排列,并且每个时间步都包含过去 n_past 个时间步的数据。
这时,我们可以使用一个 for 循环遍历整个数据集,将每个时间步的数据切片出来,组成一个新的数据集 dataX,同时将该时间步的目标值(即下一个时间步的数据)切片出来,组成一个新的目标值数组 dataY。
具体而言,代码中的 dataX.append(dataset[i - n_past:i, 0:dataset.shape[1]]) 表示将 dataset 中从 i - n_past 到 i - 1 行的所有特征数据切片出来,组成一个形状为 (n_past, n_features) 的二维数组,并将其添加到 dataX 中。而 dataY.append(dataset[i,0]) 则表示将 dataset 中第 i 行的第一个特征数据切片出来,即该时间步的目标值,并将其添加到 dataY 中。
最终,我们可以得到一个形状为 (n_samples - n_past, n_past, n_features) 的时间序列数据集 dataX,以及一个形状为 (n_samples - n_past,) 的目标值数组 dataY,用于训练时间序列模型。
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解释程序段:def create_dataset(dataset, look_back, look_forward): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-look_forward+1): a = dataset[i:(i+look_back), :-1] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i+look_back:i+look_back+look_forward, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY)
这段程序定义了一个函数 `create_dataset`,它的作用是将给定的数据集转换成输入和输出数据集,用于后续的模型训练。
该函数需要三个参数:
- `dataset`:原始数据集,它是一个二维数组,每行代表一个时间步的数据,每列代表不同的特征。
- `look_back`:输入数据集中包含的过去时间步数。
- `look_forward`:输出数据集中包含的未来时间步数。
函数首先创建两个空列表 `dataX` 和 `dataY`,用于存储输入和输出数据集。接着,通过一个循环,依次处理每个时间步的数据。对于每个时间步,从 `dataset` 中取出 `look_back` 个过去时间步的数据,组成一个二维数组 `a`,并将其添加到 `dataX` 列表中。同时,从 `dataset` 中取出接下来的 `look_forward` 个时间步的第一个特征值,也就是下一个时间步的目标值,添加到 `dataY` 列表中。
最后,函数将 `dataX` 和 `dataY` 转换成 NumPy 数组,并将它们作为元组返回。
dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY)以这段代码为基础写预测正弦函数的RNN代码,绘图真实值和预测值
好的,以下是基于给出代码完成预测正弦函数的RNN代码:
```
import numpy as np
import math
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数据
dataset = []
for data in np.arange(0, 3, .01):
data = math.sin(data * math.pi)
dataset.append(data)
dataset = np.array(dataset)
dataset = dataset.astype('float32')
max_value = np.max(dataset)
min_value = np.min(dataset)
scalar = max_value - min_value
dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset))
# 创建数据集
look_back = 5
trainX, trainY = create_dataset(dataset, look_back)
# 转换为张量
trainX = tf.convert_to_tensor(trainX)
trainY = tf.convert_to_tensor(trainY)
# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.LSTM(32, input_shape=(look_back, 1)),
tf.keras.layers.Dense(1)
])
# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError())
# 训练模型
history = model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=16, verbose=2)
# 预测结果
predicted = []
for i in range(len(dataset) - look_back):
x = np.array(dataset[i:i+look_back])
x = np.reshape(x, (1, look_back, 1))
y = model.predict(x)
predicted.append(y[0][0])
# 反归一化
predicted = np.array(predicted)
predicted = predicted * scalar
# 绘图
plt.plot(dataset[look_back:], label='True Data')
plt.plot(predicted, label='Predicted Data')
plt.legend()
plt.show()
```
在这个 RNN 模型中,我们使用 LSTM 层来学习时间序列数据的特征,然后使用全连接层来进行预测。训练过程中我们使用了 Adam 优化器和均方误差损失函数。最后,我们使用模型对测试集进行预测,并将预测结果和真实值绘制在同一张图上,以便进行比较。