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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：

, h; ^5 e$ H% }
- 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。
  2 e+ k) T: v% c. q0 d4 w; x. `$ F
创建预测数据集：

5 a) p Z& Z2 ?& a4 K
- 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。; _$ Q& E' o5 e
划分和重塑数据集：

) m. O& \6 |& @
- 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。1 E, v- g( |/ q
数据预处理：

) k+ t& u& l( J7 N! e- W5 a
- 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。
  $ ~# R) n) Z1 }% U; _
构建和训练 LSTM 网络：
) d" h: H' Y# R8 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。
  7 C% u4 [ m8 I% t, [0 t
加载已经训练好的模型：

6 z' x x3 p1 t* @
- 使用 torch.load 加载之前保存的模型参数文件。
  $ u: o o: T4 |" R8 m
进行预测：

8 T0 ^2 O9 |* J% [
- 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。
  3 d4 `6 J/ R+ {: [5 h4 K
计算 MSE 损失：
" b9 J3 O. B/ y5 h: M9 x& f% o: C
- 将真实值和预测值之间的差平方，再求平均得到 MSE 损失。
  : N4 W' t9 \5 }' V4 _. {7 K5 ]

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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