deepAR时序预测代码

DeepAR是一种基于深度学习的自动回归模型，常用于时间序列预测任务，特别是当数据具有复杂趋势和季节性模式时。它利用了循环神经网络（RNN）的长短期记忆（LSTM）单元来捕捉序列内的依赖关系。以下是使用Python（通常配合TensorFlow库）实现DeepAR模型的一个简要概述：

# 导入所需的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, LSTM, TimeDistributed
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator

# 假设我们有数据集df，其中包含时间列'time_idx'和目标变量'y'
time_steps = 10  # 预测的步数
input_length = time_steps + 1  # 包含当前时间点的序列长度

def create_dataset(df, look_back=input_length):
    data = df.values
    X, y = [], []
    for i in range(len(data) - input_length):
        X.append(data[i:(i+look_back), 0])
        y.append(data[i + look_back, 0])
    return np.array(X), np.array(y)

# 数据预处理
X_train, y_train = create_dataset(df)
generator = TimeseriesGenerator(X_train, y_train, length=input_length, batch_size=32)

# 构建DeepAR模型
model = Sequential([
    LSTM(64, return_sequences=True),
    Dropout(0.2),
    LSTM(32),
    Dropout(0.2),
    Dense(1, activation='linear')
])

# 编译模型
optimizer = Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(optimizer=optimizer, loss='mse')  # 使用均方误差作为损失函数

# 训练模型
model.fit(generator, epochs=50, verbose=1)

# 进行预测
future_seq_len = 10  # 需要预测的时间步数
future_X = np.zeros((len(y_train), future_seq_len, 1))
future_X[:, :-1, :] = X_train[-future_seq_len:]
forecast = model.predict(future_X)