用Python的长短期记忆神经网络进行时间序列预测_长短期记忆神经网络python

LSTM

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2020/8/14 用Python的长短期记忆神经网络进行时间序列预测 - 云+社区 - 腾讯云

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QiqiHe

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用Python的长短期记忆神经网络进行时间序

列预测

长短期记忆递归神经网络具有学习长的观察序列的潜力。

这对于时间序列预测似乎非常不错，并且事实的确可能是这样的。

在本教程中，你将了解，如何对于一个一步单变量时序预测问题开发一个LSTM预测模

型。

完成本教程后，您将知道：

让我们开始吧。

教程概述

这是一个很大的话题，我们的教程将会覆盖很多内容，快准备好吧！

本教程分为9个部分; 他们是：

1. 洗发水销售额数据集

2. 测试设置

3. 持续性模型预测

4. LSTM数据准备

5. LSTM模型开发

6. LSTM预测

7. 完整的LSTM例子

8. 开发稳健的结果

9. 教程扩展

Python环境

本教程假设您已经安装了Python SciPy环境。本教程可以使用Python 2或3。

您必须安装了Keras(2.0或更高版本）和TensorFlow或Theano其中一个的后端

本教程还假设您已经安装了scikit-learn，Pandas，与NumPy和Matplotlib库

如果你的环境需要帮助，请看这个帖子：

洗发水销售数据集

该数据集描述了3年期间洗发剂的月销售额。

这些单位是一个销售计数，有36个观测值。原始数据集归功于Makridakis，Wheelwright

和Hyndman（1998）。

您可以在这里下载和了解更多关于数据集的信息。

将数据集下载到当前工作目录，名称为“ shampoo-sales.csv ”。请注意，您可能需要删除

DataMarket添加的页脚信息。

2018-02-08 阅读 4.3K

如何为预测问题制定性能基准。

如何为一步时间序列预测设计一个强大的测试框架。

如何准备数据，开发和评估用于时间序列预测的LSTM递归神经网络。

更新于2017年5月：修复了invert_scale（）函数中的错误，谢谢Max。

如何使用Anaconda设置Python环境进行机器学习和深度学习

腾讯产品运营

教程概述

Python环境

洗发水销售数据集

实验测试设置

持续性模型预测

LSTM数据准备

将时间序列转化为监督学习

将时间序列转换为平稳的

将时间序列按比例缩放

LSTM模型开发

LSTM预测

完整的LSTM例子

开发稳健结果

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2020/8/14 用Python的长短期记忆神经网络进行时间序列预测 - 云+社区 - 腾讯云

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例如：

# 前向验证

history = [x for x in train]

predictions = list()

for i in range(len(test)):

# 作出预测...

这模拟了一个真实世界的情景，每个月都有新的洗发水销售额产生，并用于下个月的预

测。

最后，将收集关于测试数据集的所有预测，并计算误差分数以总结模型的性能。计算将使

用均方根误差（RMSE），因为它会惩罚较大的错误，并得出与预测数据相同单位的分

数，即月度洗发水销售额。

例如：

from sklearn.metrics import mean_squared_erro

rmse = sqrt(mean_squared_error(test, predictions))

print('RMSE: %.3f' % rmse)

持续性模型预测

持续性预测模型对于带有线性增长趋势的时间序列是一个好的基准预测。

持续性预测是使用前一时间步（t-1）的观测值预测当前时间步（t）的观测值。

我们可以通过从训练数据和历史积累的历史数据中获取最后一个观测数据，并用它预测当

前的时间步长来实现这一点。

例如：

# make prediction

yhat = history[-1]

我们将把所有的预测结果累加到一个数组中，以便将它们直接与测试数据集进行比较。

下面列出了如何用持续性模型预测洗发水销售数据集的完整示例。

运行该示例将基于测试数据集输出预测模型的RMSE，等于约136.

from pandas import read_csv

from pandas import datetime

from sklearn.metrics import mean_squared_erro

from math import sqrt

from matplotlib import pyplot

# 加载数据集

def parser(x):

return datetime.strptime('190'+x, '%Y-%m')

series = read_csv('shampoo-sales.csv', header=0, parse_dates=[0], inde

# 将数据分为训练和测试两部分

X = series.values

train, test = X[0:-12], X[-12:]

# 前向验证

history = [x for x in train]

predictions = list()

for i in range(len(test)):

# 作出预测

predictions.append(history[-1])

# 测试集中的观测值

history.append(test[i])

# 报告性能

rmse = sqrt(mean_squared_error(test, predictions))

print('RMSE: %.3f' % rmse)

# 绘制观测值和预测值对比的折线图

pyplot.plot(test)

pyplot.plot(predictions)

pyplot.show()

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RMSE: 136.761

还会创建测试数据集（蓝色）与预测值（橙色）的折线图，显示了文中持续性预测模型的

效果。

洗发水销售数据集的观测值和持续性模型预测值的对比

有关时间序列预测的持续性模型的更多信息，请参阅此文章：

现在我们已经有了数据集的性能基准，我们可以开始为数据开发一个LSTM模型

LSTM数据准备

在我们能够将LSTM模型拟合到数据集之前，我们必须对数据进行转换。

本节分为三个步骤：

1. 将时间序列转化为监督学习问题

2. 将时间序列转换为平稳时序。

3. 将观察结果转换成具体的比例。

将时间序列转化为监督学习

Keras中的LSTM模型假定您的数据分为输入（X）和输出（y）。

对于时间序列问题，我们可以通过使用上一个时间步（t-1）的观测值作为输入，以当前

时间步（t）的观测值作为输出来实现。

我们可以使用Pandas中的shift（）函数来实现这个功能，这个功能会将一系列的所有值

按指定的位数推下去。我们需要一个位置的移位，这将成为输入变量。时间序列就是输出

变量。

然后，我们可以将这两个系列连接起来，创建一个DataFrame，以供监督学习。下压的系

列将在顶部有一个新的没有值的位置。NaN（非数字）值将被用在这个位置上。我们将用

0值代替这些NaN值，LSTM模型将不得不学习“该系列的起始”或“这里没有数据”这样的情

况，因为并没有观察到销售量为0的月份。

下面的代码定义了一个名为timeseries_to_supervised

（）

的辅助函数。它需要一个原始

时间序列数据的NumPy数组和一个移位序列的滞后或数来创建并用作输入。

# 把一个序列作为一个监督学习问题

def timeseries_to_supervised(data, lag=1):

df = DataFrame(data)

columns = [df.shift(i) for i in range(1, lag+1)]

columns.append(df)

df = concat(columns, axis=1)

df.fillna(0, inplace=True)

return df

我们可以用我们加载的洗发水销售数据集来测试这个功能，并将其转换为监督学习问题。

如何使用Python进行时间序列预测的基线预测

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BJWcn

2023-07-28

文件内容简洁明了，让人能够迅速上手并应用相关技术进行时间序列预测。

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