sma-lstm的代码

这里提供一个使用 PyTorch 实现 SMA-LSTM 的简单代码示例，仅供参考：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class SMALSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, window_size):
        super(SMALSTM, self).__init__()
        self.window_size = window_size
        self.sma = nn.Linear(window_size, 1) # 简单移动平均层
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True) # LSTM层
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) # 全连接层

    def forward(self, x):
        # 计算简单移动平均
        x_sma = self.sma(x.view(-1, self.window_size))
        x_sma = x_sma.view(-1, 1, 1)

        # 将简单移动平均后的结果作为输入，送入 LSTM 层
        x = torch.cat((x_sma, x), dim=2)
        x, _ = self.lstm(x)

        # 取 LSTM 层最后一个时刻的输出，送入全连接层得到预测结果
        x = self.fc(x[:, -1, :])
        return x

# 训练模型
model = SMALSTM(input_size=1, hidden_size=32, output_size=1, window_size=7)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(100):
    for i, (inputs, targets) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 测试模型
with torch.no_grad():
    for i, (inputs, targets) in enumerate(test_loader):
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        print(f"Test loss: {loss.item():.4f}")

这里定义了一个名为 `SMALSTM` 的类，它继承自 PyTorch 中的 `nn.Module` 类，包含了一个简单移动平均层、一个 LSTM 层和一个全连接层。在 `forward` 方法中，首先计算输入序列的简单移动平均，然后将其与输入序列拼接起来，送入 LSTM 层，最后取 LSTM 层最后一个时刻的输出，送入全连接层得到预测结果。

在训练过程中，使用 MSE 作为损失函数，Adam 作为优化器。在测试过程中，使用 `torch.no_grad()` 来避免梯度计算，计算测试集上的损失并打印出来。需要注意的是，这里没有包含数据预处理部分的代码，需要根据具体情况自行添加。