time_steps
时间: 2023-08-22 11:07:06 浏览: 68
time_steps是一个用于描述时间序列数据的概念。在机器学习和深度学习中,时间序列数据是按照时间顺序排列的数据集合,每个时间步代表一个固定的时间点。例如,股票价格的时间序列数据可以包含每天的收盘价格,每个时间步代表一天。
在处理时间序列数据时,我们通常需要考虑时间步的概念。时间步的数量表示了时间序列的长度,也就是数据中包含的时间点个数。对于长期预测或模型训练,时间步的数量可能会影响模型的性能和计算复杂度。
因此,time_steps可以指代时间序列数据中的时间步数量,用于描述数据集的特征之一。
相关问题
y = data['血糖']data = data.drop(columns=['血糖'])# 归一化mean = train.mean(axis=0)std = train.std(axis=0)train = (train - mean) / stdtest = (test - mean) / std# 执行PCA降维pca = PCA(n_components=10)train = pca.fit_transform(train)test = pca.transform(test)input_dim = 10 # 降维后的输入特征维度time_steps = 60output_steps = 1 # 可以预测一步,或预测多步#target_index = data.columns.tolist().index('血糖') # 待预测变量是第几个特征class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data, label, time_steps, output_steps, target_index): # 新增label参数 self.time_steps = time_steps self.output_steps = output_steps self.target_index = target_index self.data = self.transform(data.astype(np.float32)) self.label = label # 定义self.label def transform(self, data): output = [] for i in range(data.shape[0] - self.time_steps - self.output_steps): output.append(data[i: (i + self.time_steps + self.output_steps), :]) return np.stack(output) def __getitem__(self, index): data = self.data[index, 0:self.time_steps, :] label = self.label[index + self.time_steps] # 注意,这里改为预测一步之后的标签的运算过程
这段代码定义了一个自定义数据集 MyDataset,用于将数据转换成模型输入所需的格式。它接收包括所有特征在内的数据和标签,以及时间步数 time_steps 和输出步数 output_steps,用于将数据转换成模型需要的形式。在 __init__ 函数中,将传入的数据转换成 float32 类型并进行归一化处理。在 transform 函数中,将数据按照 time_steps 和 output_steps 划分成多个小块,并将这些小块组合成一个三维数组。在 __getitem__ 函数中,根据索引获取对应的数据和标签,并将标签改为预测一步之后的标签。注意,这里的 target_index 已经不再需要了,因为目标变量已经在 data 中被删除了。
我的模型定义如下 : def _slice_multi(self): s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 num_time_steps = 5 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) Y = np.zeros((self.n-s, num_time_steps*self.m)) for i in range(s, self.n - num_time_steps+1): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() for j in range(s+num_time_steps-1, self.n): Y[j-s-num_time_steps+1] = self.raw[j-num_time_steps+1:j+1].copy().flatten() Y = Y[:, -5*self.m:] return X1, X2, Y 如何修改Y的定义
根据你提供的代码,如果你要将模型的输出形状改为 (155, 5, 23),可以将 Y 的定义修改为:
```python
num_time_steps = 5
Y = np.zeros((self.n - s - num_time_steps + 1, num_time_steps, self.m))
for j in range(s + num_time_steps - 1, self.n):
Y[j - s - num_time_steps + 1] = self.raw[j - num_time_steps + 1:j + 1].copy()
```
这样,Y 的形状就变成了 (155, 5, 23),其中 155 是样本数量,5 是预测步数,23 是每个时间步的特征数量。
需要注意的是,在修改模型的输出层时,也需要将输出形状变为 (155, 5, 23),以便与目标数据的形状对齐。同时,修改损失函数时也需要考虑到多步预测的情况。您可以使用 Tensorflow 提供的 MSE 损失函数,或者自己定义一个新的损失函数,以适应多步预测的形状。
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