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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：
* V$ o7 m3 k/ w1 }9 ^. P
- 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。1 Y9 |: G3 U4 u$ J9 |( T. f
创建预测数据集：
5 B, t. i. q5 V m" u2 [
- 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。
  + b; ~) W& @4 F3 U
划分和重塑数据集：

; D' S% `- ~& I/ h; Q
- 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。7 Z, ]% y, I2 o0 F$ ^& n& H* k% c* T
数据预处理：

& t- s$ D& `" g
- 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。
  ( }* E, }1 c) t' |8 d9 y2 ]. [
构建和训练 LSTM 网络：
: Y. h2 ^! e" K: s4 E
- 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。
  " a5 F6 V/ d: x& @$ s, n" @
加载已经训练好的模型：
. l/ z J' @3 ?4 g1 m3 L
- 使用 torch.load 加载之前保存的模型参数文件。6 ~0 G9 C \, ^% u& I3 ]( q
进行预测：

* q' c6 Y2 ~' w
- 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。
  M3 H0 y2 O8 v6 b' }+ W7 Z
计算 MSE 损失：

5 W @8 u1 }9 b1 Q- g$ x
- 将真实值和预测值之间的差平方，再求平均得到 MSE 损失。
  , y% k7 K* ]& p

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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