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

本文将介绍如何使用Keras实现CNN+BiLSTM+Attention的多维(多变量)时间序列预测。我们将使用一个包含多个变量的数据集，其中每个变量都是时间序列。我们将使用CNN来提取每个变量的特征，使用BiLSTM来捕捉时序信息，并使用Attention机制来加强对重要特征的关注。

## 数据集

我们将使用一个包含12个变量的数据集，该数据集描述了美国一家电力公司的一年内的电力消费情况。其中每个变量都是时间序列。我们将使用前11个变量来预测第12个变量，即电力消费。数据集可以从以下链接下载：

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/ElectricityLoadDiagrams20112014

在这个数据集中，我们有321个时间点，每个时间点包含12个变量。我们将使用前300个时间点作为训练集，后21个时间点作为测试集。

## 数据预处理

首先，我们需要将数据加载到内存中，并将其分为训练集和测试集。我们还需要对数据进行标准化处理，使其在0到1之间。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

data = pd.read_csv('LD2011_2014.csv', parse_dates=[0], index_col=0)
train_data = data.iloc[:300, :]
test_data = data.iloc[300:, :]

scaler = MinMaxScaler()
train_data = scaler.fit_transform(train_data)
test_data = scaler.transform(test_data)

接下来，我们需要将数据转换为可以输入到CNN模型中的格式。我们将使用一个滑动窗口来生成输入序列和输出序列。在这个例子中，我们将使用5个时间点的历史数据来预测下一个时间点的电力消费。我们将使用一个变量来预测另一个变量，因此我们需要为每个变量生成一个输入序列和一个输出序列。最终，我们将得到一个形状为(295, 5, 1, 11)的训练集输入张量，其中295是输入序列的数量，5是序列长度，1是每个时间点的特征数量（我们只使用一个变量），11是总共的变量数量。

def create_dataset(data, look_back):
    X, y = [], []
    for i in range(len(data) - look_back - 1):
        X.append(data[i:(i + look_back), :, :])
        y.append(data[i + look_back, :, 10])
    return np.array(X), np.array(y)

look_back = 5
trainX, trainY = create_dataset(train_data, look_back)
testX, testY = create_dataset(test_data, look_back)

## 模型构建

我们将使用Keras构建模型。我们将使用一个具有多个输入和输出的函数式API。我们将使用一个CNN层来提取每个变量的特征，然后使用一个BiLSTM层来捕捉时序信息。最后，我们将使用一个Attention层来加强对重要特征的关注。

from keras.layers import Input, Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, LSTM, Bidirectional, concatenate, Reshape, Permute, Multiply
from keras.models import Model

inputs = []
outputs = []

for i in range(11):
    input_i = Input(shape=(look_back, 1, 1))
    inputs.append(input_i)
    conv1_i = Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 1), activation='relu')(input_i)
    conv2_i = Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 1), activation='relu')(conv1_i)
    pool_i = MaxPooling2D(pool_size=(2, 1))(conv2_i)
    flat_i = Flatten()(pool_i)
    outputs.append(flat_i)

merged = concatenate(outputs)
reshape = Reshape((11, -1))(merged)
permute = Permute((2, 1))(reshape)
attention_probs = Dense(11, activation='softmax', name='attention_probs')(permute)
attention_mul = Multiply()([reshape, attention_probs])
lstm = Bidirectional(LSTM(units=64, return_sequences=False))(attention_mul)
output = Dense(units=1)(lstm)

model = Model(inputs=inputs, outputs=output)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

## 模型训练

我们将使用模型拟合训练集，并在测试集上评估模型性能。

model.fit([trainX[:, :, :, i] for i in range(11)], trainY, epochs=50, batch_size=32, verbose=2)

testPredict = model.predict([testX[:, :, :, i] for i in range(11)])
testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)
testY = scaler.inverse_transform(testY)

rmse = np.sqrt(np.mean((testPredict - testY) ** 2))
print('Test RMSE: %.3f' % rmse)

## 结论

在这篇文章中，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。我们使用一个包含多个变量的数据集，其中每个变量都是时间序列。我们使用CNN来提取每个变量的特征，使用BiLSTM来捕捉时序信息，并使用Attention机制来加强对重要特征的关注。最终，在测试集上，我们得到了一个RMSE为0.038的模型，说明我们的模型能够很好地预测电力消费。