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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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：
  
  
  • 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。
    ) O- L3 e: r% M7 N" [  V2 Y5 {
• 创建预测数据集：
  
  
  • 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。
    5 {9 u8 T" d) V% O/ L5 W% g0 ~
• 划分和重塑数据集：
  
  7 n% K4 x! }* I' E, V7 @. i
  • 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。
    
• 数据预处理：
  
  
  • 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) O# u" o6 e
• 构建和训练 LSTM 网络：
  
  " P" }! Y# V4 l& b% y: l
  • 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。
    3 S7 D* Y/ S, s; l: L+ X: T- t4 G
• 加载已经训练好的模型：
  
  ' m: p1 t) S; J$ l8 @
  • 使用 torch.load 加载之前保存的模型参数文件。
    . o4 J# i' L- E; P
• 进行预测：
  
  
  • 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。
    
• 计算 MSE 损失：
  
  
  • 将真实值和预测值之间的差平方，再求平均得到 MSE 损失。
    

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。

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