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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:

    * l. r( A9 b5 C# {$ I2 t  s
    • 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 p$ `4 I# L: F6 h( y' t4 N
  • 创建预测数据集:
    4 u) n( f5 V& g. W0 y& r, q' 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。
      + \( Z" \0 T& F/ J
  • 划分和重塑数据集:

    6 Q# O: B  D1 p) X5 j
    • 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。
      ! y6 U) O4 F3 G( I  D: q
  • 数据预处理:
    $ o0 i6 P; N9 g) V$ O% M7 O
    • 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。2 P, l% _; n- b9 Z$ d
  • 构建和训练 LSTM 网络:
    & b, C+ b: o6 ?! S4 Y0 Y
    • 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! y# y# M) D+ m+ w
  • 加载已经训练好的模型:
    : [* s7 E: ]1 p4 e, o; @
    • 使用 torch.load 加载之前保存的模型参数文件。3 f5 G/ ]+ [: n. H; `
  • 进行预测:

    . e2 T4 b/ e" C& x
    • 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。  ~- e$ ?3 j0 B* c3 b
  • 计算 MSE 损失:

    - L, a# r3 q6 C" s9 l3 @6 c$ [$ W
    • 将真实值和预测值之间的差平方,再求平均得到 MSE 损失。
      - Y0 L6 x+ H2 q+ b7 t
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。
6 V" H, k0 Z4 J% T
) l/ M  q. {+ ^( Q

' E2 P7 s: W# a9 l- R, x1 `5 Q: x8 o6 W( s( E1 r

lstm.rar

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