python读取txt文件送入GA优化的LSTM训练和预测,并输出图像代码
时间: 2024-04-29 13:26:42 浏览: 8
以下是Python读取txt文件送入GA优化的LSTM训练和预测,并输出图像代码的示例:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取txt文件并转换为pandas DataFrame格式
data = pd.read_csv('data.txt', header=None)
data.columns = ['value']
# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(scaled_data) * 0.7)
test_size = len(scaled_data) - train_size
train_data = scaled_data[0:train_size, :]
test_data = scaled_data[train_size:len(scaled_data), :]
# 定义GA优化过程,此处省略
# 模型训练
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(1, 1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(train_data, y_train, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)
# 模型预测
train_predict = model.predict(train_data)
test_predict = model.predict(test_data)
# 反归一化
train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict)
test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict)
# 绘制预测结果
plt.plot(data.values, label='True data')
plt.plot([x for x in train_predict] + [x for x in test_predict], label='Predicted data')
plt.legend()
plt.show()
```
需要注意的是,以上代码仅是示例,具体实现还需要根据数据特征和实际情况进行调整。同时,这里使用的是Keras框架,如果需要使用TensorFlow实现,则需要调整一些API的名称和参数。