实现单变量时间序列数据预测的

时间: 2024-03-12 21:50:20 浏览: 73
以下是使用PyTorch实现单变量时间序列数据预测的代码: ```python import torch import torch.nn as nn import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt class TimeSeriesDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, data, sequence_length): self.data = data self.sequence_length = sequence_length def __len__(self): return len(self.data) - self.sequence_length def __getitem__(self, index): x = self.data[index:index+self.sequence_length] y = self.data[index+self.sequence_length] return x, y class TimeSeriesPredictor(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers): super(TimeSeriesPredictor, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): lstm_out, _ = self.lstm(x) y = self.linear(lstm_out[-1]) return y def train_model(model, dataloader, criterion, optimizer, num_epochs): model.train() for epoch in range(num_epochs): for x, y in dataloader: optimizer.zero_grad() x = x.unsqueeze(0) y_hat = model(x) loss = criterion(y_hat, y) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 10 == 0: print('Epoch: {}, Loss: {:.5f}'.format(epoch, loss.item())) def test_model(model, dataloader): model.eval() with torch.no_grad(): y_true = [] y_pred = [] for x, y in dataloader: x = x.unsqueeze(0) y_hat = model(x) y_true.append(y.item()) y_pred.append(y_hat.item()) return np.array(y_true), np.array(y_pred) # load data data = pd.read_csv('data.csv') data = data['value'].values.astype(float) # plot data plt.plot(data) plt.show() # normalize data data = (data - np.mean(data)) / np.std(data) # split data into train and test sets train_data = data[:800] test_data = data[800:] # create datasets and dataloaders train_dataset = TimeSeriesDataset(train_data, sequence_length=30) test_dataset = TimeSeriesDataset(test_data, sequence_length=30) train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=1, shuffle=True) test_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=1, shuffle=False) # create model, optimizer, and loss function model = TimeSeriesPredictor(input_size=1, hidden_size=10, output_size=1, num_layers=1) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) criterion = nn.MSELoss() # train model train_model(model, train_dataloader, criterion, optimizer, num_epochs=100) # test model y_true, y_pred = test_model(model, test_dataloader) # plot results plt.plot(y_true, label='true') plt.plot(y_pred, label='pred') plt.legend() plt.show() ``` 这里我们定义了一个名为 `TimeSeriesDataset` 的数据集类,用于将原始时间序列数据转换为模型训练所需的输入和输出。类中的 `__len__` 方法返回数据集中样本的数量,`__getitem__` 方法返回给定索引处的样本。 接着,我们定义了一个名为 `TimeSeriesPredictor` 的模型类,它由一个 LSTM 层和一个全连接层组成。在模型的前向传播函数中,我们首先将输入数据传递给 LSTM 层,然后取出最后一个时间步的输出,通过全连接层输出预测结果。 在训练模型时,我们首先创建了一个 `TimeSeriesDataset` 实例和对应的数据加载器。然后,我们定义了一个名为 `train_model` 的函数,用于训练模型。在函数中,我们首先将模型设置为训练模式。然后,对于每个训练批次,我们使用优化器将模型的参数梯度清零,计算模型的预测值和损失,进行反向传播,并使用优化器更新模型的参数。最后,我们每隔一定的周期输出一次当前的训练损失。 在测试模型时,我们首先将模型设置为评估模式,并使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器禁用梯度计算。然后,对于每个测试样本,我们使用模型预测输出,并将预测结果和真实标签存储在数组中。 最后,我们使用 `matplotlib` 库绘制了预测结果和真实标签的折线图。
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