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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：

% l' h4 H3 ^9 T) i) p [' {# a2 E
- 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。+ O1 v8 l) ~' @+ @
创建预测数据集：
0 [, {/ v. k% R( n
- 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。
  7 R+ w* U, i$ v3 j% o e1 v
划分和重塑数据集：
4 c$ a7 H$ {' _# a) J. z9 f! G2 F
- 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。& p. |. ^5 U. U& r0 ? L6 B% F3 v
数据预处理：
4 V H7 s2 ?3 S+ [6 p$ u
- 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。' c) w8 r- s7 I; U8 s" b- a* p* c) {
构建和训练 LSTM 网络：
4 X; Q0 t& K, Z# b
- 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。! Y& d9 y7 F7 M3 C I
加载已经训练好的模型：
; \4 ^$ o) V! z
- 使用 torch.load 加载之前保存的模型参数文件。
  # G0 C0 z& d( A9 \: G
进行预测：

! H/ `$ X+ k/ i/ c, P
- 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。
  . r# m1 H( Y! z J& I
计算 MSE 损失：

- B1 s- e# Z& O0 h
- 将真实值和预测值之间的差平方，再求平均得到 MSE 损失。- X& k2 i# M1 @' i& r5 p9 P% i- W* }

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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