history_size = 20 target_size = 0 # 训练集 x_train, y_train = database(inputs_feature.values, 0, train_num, history_size, target_size) # 验证集 x_val, y_val = database(inputs_feature.values, train_num, val_num, history_size, target_size) # 测试集 x_test, y_test = database(inputs_feature.values, val_num, None, history_size, target_size) # 查看数据信息 print('x_train.shape:', x_train.shape) # x_train.shape: (109125, 20, 1)

这段代码是用于构建训练集、验证集和测试集的数据集。其中，history_size 表示过去多少个时间步的数据会被用来预测 target_size 个时间步的数据。在本例中，target_size 被设置为 0，意味着该模型只能预测单个时间步的数据。具体来说，x_train 表示训练集的输入数据，y_train 表示训练集的标签数据。x_val 和 y_val 表示验证集的输入数据和标签数据，x_test 和 y_test 表示测试集的输入数据和标签数据。最后，打印了 x_train 的形状信息，即 (109125, 20, 1)，表示 x_train 包含 109125 个样本，每个样本有 20 个时间步，每个时间步只有一个特征。

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batch_size = inputs.size(0)

batch_size = inputs.size(0)

This line of code determines the batch size of the input data. The input tensor is expected to have a shape of (batch_size, input_size), where batch_size is the number of samples in the batch and input_size is the number of input features. By calling the `size()` method on the input tensor and passing `0` as the argument, we obtain the size of the first dimension, which corresponds to the batch size. This value is then assigned to the `batch_size` variable.

# （5）划分训练集和验证集 # 窗口为20条数据，预测下一时刻 history_size = 20 target_size = 0 # 训练集 x_train, y_train = database(inputs_feature.values, 0, train_num, history_size, target_size) # 验证集 x_val, y_val = database(inputs_feature.values, train_num, val_num, history_size, target_size) # 测试集 x_test, y_test = database(inputs_feature.values, val_num, None, history_size, target_size) # 查看数据信息 print('x_train.shape:', x_train.shape) # x_train.shape: (109125, 20, 1) # （6）构造tf数据集 # 训练集 train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)) train_ds = train_ds.shuffle(10000).batch(128) # 验证集 val_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val, y_val)) val_ds = val_ds.batch(128) # 查看数据信息 sample = next(iter(train_ds)) print('x_batch.shape:', sample[0].shape, 'y_batch.shape:', sample[1].shape) print('input_shape:', sample[0].shape[-2:]) # x_batch.shape: (128, 20, 1) y_batch.shape: (128,) # input_shape: (20, 1) inputs = keras.Input(shape=sample[0].shape[-2:]) x = keras.layers.LSTM(16, return_sequences=True)(inputs) x = keras.layers.Dropout(0.2)(x) x = keras.layers.LSTM(8)(x) x = keras.layers.Activation('relu')(x) outputs = keras.layers.Dense(1)(x) model = keras.Model(inputs, outputs) model.summary() opt = keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.001, rho=0.9) model.compile(optimizer=opt, loss='mae', metrics=['mae']) # （9）模型训练 epochs = 100 early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, verbose=1) # 训练模型，并使用 EarlyStopping 回调函数 history = model.fit(train_ds, epochs=epochs, validation_data=val_ds, callbacks=[early_stop]) # （12）预测 y_predict = model.predict(x_test)# 对测试集的特征值进行预测 print(y_predict)详细说说该模型

该模型是一个基于 LSTM 的时序预测模型，用于预测下一时刻的数据。首先，在数据预处理中，使用了窗口为20条数据的方式来构建训练集、验证集和测试集。在模型的构建中，输入的数据形状为(20, 1)，经过一个LSTM层，再经过一个Dropout层，再经过一个LSTM层和一个激活函数层，最终输出一个Dense层，输出维度为1，即预测下一时刻的数据。在模型的编译中，使用了RMSprop优化器和MAE损失函数，并且监控了MAE指标。在模型的训练中，使用了EarlyStopping回调函数来防止过拟合，并且训练了100个epoch。最后，在模型的预测中，对测试集的特征值进行预测，并输出预测结果。