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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：
/ z6 B: j8 Z0 T: D7 |8 E, t
- 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。
  ; x. G% L; z# @ \' C
创建预测数据集：
* Y* K; d7 A" ]: Z& p
- 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。) v% R0 O) }5 a7 T% m
划分和重塑数据集：
8 i X0 Y6 _) Y
- 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。8 p" A: ~2 U$ ]$ M9 ?' u
数据预处理：

/ k8 y. ?0 }( {2 R( {/ X4 B$ R P
- 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。
  # y$ m( k f& j+ S
构建和训练 LSTM 网络：

# d6 C6 ? s) C3 D/ f _
- 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。/ ]! n( m! V! c i
加载已经训练好的模型：
; v5 [+ A1 R* ~. s" P
- 使用 torch.load 加载之前保存的模型参数文件。1 U( c! G) e. O7 z# d" ~
进行预测：

; z8 N: n- 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。% l8 X7 i" g" d: Q# P6 u; I
计算 MSE 损失：

9 d' Y2 g, e. I- _( v0 f+ [9 K! N% g
- 将真实值和预测值之间的差平方，再求平均得到 MSE 损失。
  8 Q2 W7 n, r( M1 y! ~1 u9 |

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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