CNN做时间序列预测_使用Keras实现CNN+BiLSTM+Attention的多维(多变量)时间序列预测

时间序列预测是机器学习中一个非常重要的问题，它可以在很多领域中被应用，例如股市预测、天气预测、交通流量预测等。传统上，时间序列预测通常使用一些经典的模型，比如ARIMA、VAR等。但是这些模型通常不能很好地处理多维(多变量)时间序列数据。

近年来，深度学习在时间序列预测中也取得了很好的效果。其中，CNN+BiLSTM+Attention是一种非常有效的模型。本文将介绍如何使用Keras实现这个模型。

1. 数据准备

我们使用一个公开数据集，其中包含了多个城市的气温、湿度、风速等信息。在这个数据集中，我们选择了北京市的气象数据。数据集下载链接：https://www.kaggle.com/cryptexcode/mpgdata。

首先，我们需要将数据集转化为多维时间序列数据。我们将每个城市的气象数据分别作为一个维度，时间作为另一个维度。为了方便处理，我们只选择了气温和湿度两个维度，共计2个维度。

我们使用Pandas库进行数据读取和处理。代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_csv('Beijing.csv')

# 只选择气温和湿度两个维度
data = data[['temp', 'humidity']]

# 转化为多维时间序列数据
time_steps = 24
multi_data = []
for i in range(time_steps, len(data)):
    multi_data.append(data[i-time_steps:i].values)
multi_data = np.array(multi_data)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(multi_data) * 0.8)
train_data = multi_data[:train_size]
test_data = multi_data[train_size:]

# 归一化处理
mean = train_data.mean(axis=0)
std = train_data.std(axis=0)
train_data = (train_data - mean) / std
test_data = (test_data - mean) / std

这里我们定义了一个时间步数`time_steps`，表示每个样本包含多少个时间步。对于每个时间步，我们选择了气温和湿度两个维度。最后，我们对数据进行了归一化处理，这是为了方便模型的训练。

2. 模型搭建

下面我们来搭建模型。我们先使用CNN对每个维度的数据进行特征提取，然后使用BiLSTM对时序信息进行建模，最后使用Attention机制融合不同时刻的信息。代码如下：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, Dropout, Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Bidirectional, Attention

# 定义输入
input = Input(shape=(time_steps, 2))

# CNN进行特征提取
conv1 = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')(input)
maxpool1 = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv1)
conv2 = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')(maxpool1)
maxpool2 = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv2)
dropout1 = Dropout(0.5)(maxpool2)

# BiLSTM建模
lstm1 = Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True))(dropout1)
lstm2 = Bidirectional(LSTM(64))(lstm1)

# Attention机制融合信息
attention = Attention()([lstm2, lstm1])
dropout2 = Dropout(0.5)(attention)

# 输出层
output = Dense(2)(dropout2)

# 定义模型
model = Model(inputs=input, outputs=output)
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

在这个模型中，我们使用了两层CNN进行特征提取，然后使用了两层BiLSTM进行建模。最后，我们使用了Attention机制融合不同时刻的信息，得到最终的输出结果。模型使用了均方误差作为损失函数，使用了Adam优化器进行训练。

3. 模型训练

模型搭建完成后，我们可以开始进行模型训练。代码如下：

# 训练模型
history = model.fit(train_data, train_data, epochs=50, batch_size=64, validation_split=0.2)

这里我们使用了训练集作为输入和输出，进行无监督学习。模型训练完成后，我们可以使用测试集进行评估。代码如下：

# 测试模型
test_loss = model.evaluate(test_data, test_data)
print('Test loss:', test_loss)

4. 结果分析

最后，我们可以使用matplotlib库将预测结果可视化。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 预测结果
pred_data = model.predict(test_data)

# 反归一化处理
pred_data = pred_data * std + mean
test_data = test_data * std + mean

# 绘制图形
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(pred_data[:, 0], label='Predicted Temp')
plt.plot(test_data[:, 0], label='True Temp')
plt.legend()
plt.show()

这里我们只绘制了气温的预测结果。可以看到，我们的模型能够很好地拟合测试集的数据，并且预测结果与真实值非常接近。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Keras实现CNN+BiLSTM+Attention的多维(多变量)时间序列预测模型。这个模型能够很好地处理多维时间序列数据，并且在气象数据集上取得了非常好的效果。