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数学建模算法之使用 LSTM 神经网络进行时间序列预测(python版)

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发表于 2023-8-23 11:43 |只看该作者 |倒序浏览
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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:
    / _9 w, X6 |% 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。
      0 n- \& h$ I2 U1 I' Q
  • 创建预测数据集:

      u# R$ J5 a, `" X% H( z% O* x
    • 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。
      / d4 E8 j3 B7 _# W- D0 ^3 z* u, `
  • 划分和重塑数据集:
    3 ?% q8 Q; [7 \
    • 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。/ p9 ]" q9 R+ [
  • 数据预处理:

    - B, k7 s: J& F: z3 i( t8 f; E
    • 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。! w& }# v+ ^2 p( s
  • 构建和训练 LSTM 网络:

    ; C2 S' t  u1 o6 i8 G5 T! P- V. v
    • 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。
      ! M! G9 U) |: R  X7 J9 z6 ?& |
  • 加载已经训练好的模型:

    4 k  W( @8 }0 P) T
    • 使用 torch.load 加载之前保存的模型参数文件。
      4 b" M4 F1 i, W, f9 J0 ^
  • 进行预测:

    0 r1 s$ A& ^( X! s; 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。+ B: J" u0 }% s  Z
  • 计算 MSE 损失:
    ) ]& c, v) N, Y8 \- @
    • 将真实值和预测值之间的差平方,再求平均得到 MSE 损失。1 R  [7 f& [- P9 V( u- s
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。
9 Q2 y, d! J7 h" o. W
  U9 E3 B! p4 z. U9 x
: T; Z: N, w" Z7 T$ f

% ?) _; W1 \! U0 [5 j# T/ o* l

lstm.rar

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