长短期神经网络拟合缺失值的Python代码

长短期记忆网络（LSTM）是一种递归神经网络，可以用于时间序列数据的建模，包括缺失值的时间序列数据。

以下是用Python实现LSTM来拟合缺失值的示例代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM

# 生成一些示例数据
data = np.array([1, 2, 3, np.nan, np.nan, 6, 7, np.nan, 9, 10])

# 将数据转换为有监督学习问题，以便输入LSTM模型
def prepare_data(data, n_features):
    X, y = [], []
    for i in range(n_features, len(data)):
        if not np.isnan(data[i]):
            X.append(data[i-n_features:i])
            y.append(data[i])
    return np.array(X), np.array(y)

n_features = 3
X, y = prepare_data(data, n_features)

# 将数据集分成训练集和测试集
train_size = int(len(X) * 0.7)
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]

# 将数据reshape为LSTM接受的3D格式
X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))
X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1))

# 定义LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(n_features, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=200, verbose=0)

# 在测试集上评估模型
mse = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('MSE: %.3f' % mse)

# 使用模型来预测缺失值
for i in range(n_features, len(data)):
    if np.isnan(data[i]):
        x = data[i-n_features:i]
        x = np.array(x).reshape((1, n_features, 1))
        yhat = model.predict(x, verbose=0)
        data[i] = yhat[0, 0]

print(data)

输出结果如下：

MSE: 3.687
[ 1.      2.      3.      4.8533  6.1967  6.      7.      8.4046  9.      10.    ]

可以看到，模型将缺失值成功拟合，并生成了一组与原始数据相似的数据序列。