dataset[i+look_back:i+look_back+look_forward, -1]) 是什么意思

时间: 2023-06-18 09:04:18 浏览: 247
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NN-Back-Propagation-Generalized.zip_Back propagation_back

这里的 `dataset` 是指一个包含多个数据点的数据集，每个数据点可能有多个特征，而 `i` 是当前数据点的索引。 `look_back` 和 `look_forward` 是两个预先定义好的参数，用于控制时间序列数据的滑动窗口大小。 `dataset[i+look_back:i+look_back+look_forward, -1]` 则表示从当前数据点的后面 `look_back` 个数据点开始到后面 `look_forward` 个数据点结束，数据集中所有数据点的最后一列的取值。可以理解为选取了一个以当前数据点为中心的滑动窗口，然后从这个窗口中取出所有数据点的最后一列特征的取值。
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dataY.append(dataset[i+look_back:i+look_back+look_forward, 0]) 什么意思

这行代码是将原始数据集（dataset）按照时间步（look_back）窗口的大小分割，并将每个时间步对应的未来预测值（look_forward）作为预测目标，存储在一个名为dataY的列表中。 具体来说，假设原始数据集有N个时间步，...

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)

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。

将冒号后面的代码改写成一个nn.module类：import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM data1 = pd.read_csv("终极1.csv", usecols=[17], encoding='gb18030') df = data1.fillna(method='ffill') data = df.values.reshape(-1, 1) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data) * 0.8) test_size = len(data) - train_size train, test = data[0:train_size, :], data[train_size:len(data), :] def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) look_back = 30 trainX, trainY = create_dataset(train, look_back) testX, testY = create_dataset(test, look_back) trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(1, look_back), return_sequences=True)) model.add(LSTM(50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(trainX, trainY, epochs=6, batch_size=1, verbose=2) trainPredict = model.predict(trainX) testPredict = model.predict(testX) trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict) trainY = scaler.inverse_transform([trainY]) testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict) testY = scaler.inverse_transform([testY])

for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) look_back = 30 ...

将冒号后面的代码改写成一个nn.module类：data1 = pd.read_csv("终极1.csv", usecols=[17], encoding='gb18030') df = data1.fillna(method='ffill') data = df.values.reshape(-1, 1) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data) * 0.8) test_size = len(data) - train_size train, test = data[0:train_size, :], data[train_size:len(data), :] def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) look_back = 30 trainX, trainY = create_dataset(train, look_back) testX, testY = create_dataset(test, look_back) trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(1, look_back), return_sequences=True)) model.add(LSTM(50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(trainX, trainY, epochs=6, batch_size=1, verbose=2) trainPredict = model.predict(trainX) testPredict = model.predict(testX) trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict) trainY = scaler.inverse_transform([trainY]) testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict) testY = scaler.inverse_transform([testY])

for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) look_back = 30 trainX, ...

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a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) train_X, train_Y = data_X...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn import pdb from torch.autograd import Variable import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' 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) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) # 对训练集测试集划分,划分比例0.8 train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): # 补充forward函数 out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) # print("output的形状", out.shape) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()画出预测值真实值图

dataY_plot = data_Y.reshape(-1) data_predict_plot = data_predict.reshape(-1) plt.plot(dataY_plot, label='real') plt.plot(data_predict_plot, label='predict') plt.legend() plt.show()

LSTM实现多变量多步预测代码

data_Y.append(dataset[(i+look_back):(i+look_back+look_forward), :]) return np.array(data_X), np.array(data_Y) look_back = 10 look_forward = 5 train_X, train_Y = create_dataset(train_data, look_back...

python实现lstm多步预测

for i in range(len(dataset)-look_back-look_forward+1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i+look_back:i+look_back+look_forward, 0]) return np.array(dataX), np....

Python实现LSTM多变量多步滚动预测以及可视化和误差分析代码

def create_dataset(data, look_back=1, look_forward=1): X, y = [], [] for i in range(len(data) - look_back - look_forward + 1): X.append(data[i:(i+look_back), :]) y.append(data[(i+look_back):(i+...

提供pytorch 的 多变量多步预测LSTM程序，从EXCEL文件加载数据，6个输入变量，1个输出变量（温度），要求预测未来12个时间步的温度,直接输出

for i in range(len(dataset)-look_back-look_forward+1): a = dataset[i:(i+look_back), :] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i+look_back:i+look_back+look_forward, 0]) return np.array(dataX), np....

python代码实现BP神经网络时间序列预测多维数据输出

for i in range(len(dataset)-look_back-look_forward+1): a = dataset[i:(i+look_back), :] X.append(a) Y.append(dataset[(i+look_back):(i+look_back+look_forward), :]) return np.array(X), np.array(Y) ...

建立lstm多步预测模型，并根据PM10、SO2 、NO2 、CO、温度、压强等因素，预测PM2.5浓度python代码

for i in range(len(dataset)-look_back-look_forward+1): X.append(dataset[i:(i+look_back), :]) Y.append(dataset[(i+look_back):(i+look_back+look_forward), 0]) return np.array(X), np.array(Y) # 构建...

数据为一个excle文件，excle文件有一列随时间变化的LS数据，我们使用ptroch里面的lstm模型对LS进行回归预测，用前面50个数据，预测之后10个数据，给出预测评价指标和结果的python代码

dataY.append(dataset[i + look_back:i + look_back + look_forward, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) # 生成训练和测试数据 train_size = int(len(df) * 0.7) train, test = df.iloc[0:train_size]...

用代码构建一个多变量多步长的基于pytorch的lstm预测模型，并输出预测结果

for i in range(len(dataset)-look_back-look_forward+1): a = dataset[i:(i+look_back), :] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back:i+look_back+look_forward, :]) return np.array(dataX), np....

用pytorch完成下列三个问题，并给出代码：(1) 生成时序数据：使用正弦函数和一些高斯噪声来生成序列数据。时间步为 1,2,… ,500；高斯噪声均值为 0，标准差为 0.1； (2) 以前 400 个时间点为训练数据，对后 100 个时间点进行单步预测，并绘制训练值与 真实值对比图； (3) 以前 400 个时间点为训练数据，对后面的时间点进行多步预测，并绘制训练值与 真实值对比图。

for i in range(len(data)-look_back-1): a = data[i:(i+look_back)] dataX.append(a) dataY.append(data[i+look_back]) return torch.Tensor(dataX), torch.Tensor(dataY) # 构建简单的RNN模型 class RNN(nn....

基于pytorch搭建cnn-lstm-attention用于时序预测的完整代码，包括数据处理和数据格式变换

for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), :] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, :]) return np.array(dataX), np.array(dataY) look_back = 5 trainX, ...

pytorch LSTM时间序列多变量多步预测

for i in range(len(dataset)-look_back-look_forward+1): a = dataset[i:(i+look_back), :] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i+look_back:i+look_back+look_forward, -1]) return np.array(dataX), np....

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