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标题: 数学建模算法之使用 LSTM 神经网络进行时间序列预测（python版） [打印本页]

作者: 2744557306 时间: 2023-8-23 11:43
标题: 数学建模算法之使用 LSTM 神经网络进行时间序列预测（python版）

使用 LSTM 神经网络进行时间序列预测的过程。下面我会对代码的主要部分进行解释：

定义 LSTM 网络：

( I; n2 ]+ E0 e' K4 c& X' m
- lstm_reg 类继承自 nn.Module，它包含了一个 LSTM 层和一个线性层。
- 在 __init__ 方法中，定义了 LSTM 层和线性层的结构，其中 input_size 是输入样本的特征维度，hidden_size 是 LSTM 层的神经元个数，num_layers 是 LSTM 网络的层数。
- forward 方法实现了前向传播过程，将输入数据经过 LSTM 层和线性层得到输出。
  $ V( H0 f! }9 ]. S$ b
创建预测数据集：
) g, k; |% }) k& t* {) O4 h
- create_dataset 函数根据给定的数据集和滑动窗口大小创建预测的输入数据 data_X 和输出数据 data_Y。# u8 `# R B4 }' Q& n
划分和重塑数据集：
- [- A r) n) G) Y7 ^/ N' j' X
- split_reshape_dataset 函数将数据集划分为训练集和测试集，并将数据集的形状调整为适应 LSTM 网络的输入。
- 设置一个分割系数，默认为 0.7，即将数据集的前 70% 作为训练集，后 30% 作为测试集。
- look_back 参数是滑动窗口的大小，决定了输入特征的维度。
  2 [0 R Q0 \4 h: P7 t' @
数据预处理：
8 C/ A" h! l$ ~
- data_preprocessing 函数对数据集进行预处理，包括丢弃空值和将数据归一化。( `0 e8 ?7 z- g9 S- k2 k$ ^, N
构建和训练 LSTM 网络：

7 Q2 i: _) ?- j# Z# d
- 使用给定的参数创建 net 对象，即 LSTM 网络。
- 定义损失函数 criterion 和优化器 optimizer。
- 使用训练集进行训练，根据损失函数计算损失并通过优化器更新网络权重。
  4 I g# v. e- Q9 w3 h5 E3 S- E
加载已经训练好的模型：

' t3 x7 X' V* R3 n: {
- 使用 torch.load 加载之前保存的模型参数文件。
  # b1 V! T* F8 p; o, Z: d) K
进行预测：
" _& ]' j C s) s9 r0 m8 o$ G
- 使用测试集数据进行预测，将预测结果经过逆归一化处理得到真实值。
- 使用 Matplotlib 绘制真实值和预测值的曲线图。
  1 Q/ w! N7 @. F
计算 MSE 损失：

: C: U& d5 U* A" S$ t; O
- 将真实值和预测值之间的差平方，再求平均得到 MSE 损失。
  8 g2 Z* J" O- Y5 u o

这段代码可以根据给定的数据集进行时间序列预测，并计算预测结果的 MSE 损失。

lstm.rar

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