Python LSTM神经网络如何应用于时间序列预测？

2026-05-21 17:431阅读0评论SEO资源
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Python LSTM神经网络如何应用于时间序列预测？

原文链接：[原文链接]问题：这是一个关于国际航空公司预测问题的研究，数据是1949年1月到1960年12月期间，每个月的国际航空公司乘客单位数（单位：千人）数据，共有12年144个月的数据。数据趋势：

训练程序：pythonimport numpy as np

原文链接

这个问题是国际航空乘客预测问题， 数据是1949年1月到1960年12月国际航空公司每个月的乘客数量（单位：千人），共有12年144个月的数据。数据趋势：

训练程序：

Python LSTM神经网络如何应用于时间序列预测？

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import torch from torch import nn from torch.autograd import Variable #LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络 data_csv = pd.read_csv('C:/Users/DZF/Desktop/LSTM/data.csv',usecols=[1]) #pandas.read_csv可以读取CSV（逗号分割）文件、文本类型的文件text、log类型到DataFrame #原有两列，时间和乘客数量，usecols=1：只取了乘客数量一列 plt.plot(data_csv) plt.show() #数据预处理 data_csv = data_csv.dropna() #去掉na数据 dataset = data_csv.values #字典(Dictionary) values()：返回字典中的所有值。 dataset = dataset.astype('float32') #astype(type):实现变量类型转换 max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value-min_value dataset = list(map(lambda x: x/scalar, dataset)) #将数据标准化到0~1之间 #lambda:定义一个匿名函数，区别于def #map(f(x),Itera):map()接收函数f和一个list,把函数f依次作用在list的每个元素上,得到一个新的object并返回 ''' 接着我们进行数据集的创建，我们想通过前面几个月的流量来预测当月的流量， 比如我们希望通过前两个月的流量来预测当月的流量，我们可以将前两个月的流量 当做输入，当月的流量当做输出。同时我们需要将我们的数据集分为训练集和测试 集，通过测试集的效果来测试模型的性能，这里我们简单的将前面几年的数据作为 训练集，后面两年的数据作为测试集。 ''' def create_dataset(dataset,look_back=2):#look_back 以前的时间步数用作输入变量来预测下一个时间段 dataX, dataY=[], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i+look_back)] #i和i+1赋值 dataX.append(a) dataY.append(dataset[i+look_back]) #i+2赋值 return np.array(dataX), np.array(dataY) #np.array构建数组 data_X, data_Y = create_dataset(dataset) #data_X: 2*142 data_Y: 1*142 #划分训练集和测试集，70%作为训练集 train_size = int(len(data_X) * 0.7) test_size = len(data_X)-train_size train_X = data_X[:train_size] train_Y = data_Y[:train_size] test_X = data_X[train_size:] test_Y = data_Y[train_size:] train_X = train_X.reshape(-1,1,2) #reshape中，-1使元素变为一行，然后输出为1列，每列2个子元素 train_Y = train_Y.reshape(-1,1,1) #输出为1列，每列1个子元素 test_X = test_X.reshape(-1,1,2) train_x = torch.from_numpy(train_X) #torch.from_numpy(): numpy中的ndarray转化成pytorch中的tensor(张量) train_y = torch.from_numpy(train_Y) test_x = torch.from_numpy(test_X) #定义模型 输入维度input_size是2，因为使用2个月的流量作为输入，隐藏层维度hidden_size可任意指定，这里为4 class lstm_reg(nn.Module): def __init__(self,input_size,hidden_size, output_size=1,num_layers=2): super(lstm_reg,self).__init__() #super() 函数是用于调用父类(超类)的一个方法，直接用类名调用父类 self.rnn = nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers) #LSTM 网络 self.reg = nn.Linear(hidden_size,output_size) #Linear 函数继承于nn.Module def forward(self,x): #定义model类的forward函数 x, _ = self.rnn(x) s,b,h = x.shape #矩阵从外到里的维数 #view()函数的功能和reshape类似，用来转换size大小 x = x.view(s*b, h) #输出变为（s*b）*h的二维 x = self.reg(x) x = x.view(s,b,-1) #卷积的输出从外到里的维数为s,b,一列 return x net = lstm_reg(2,4) #input_size=2，hidden_size=4 criterion = nn.MSELoss() #损失函数均方差 optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-2) #构造一个优化器对象 Optimizer,用来保存当前的状态，并能够根据计算得到的梯度来更新参数 #Adam 算法:params (iterable)：可用于迭代优化的参数或者定义参数组的 dicts lr:学习率 for e in range(10000): var_x = Variable(train_x) #转为Variable（变量） var_y = Variable(train_y) out = net(var_x) loss = criterion(out, var_y) optimizer.zero_grad() #把梯度置零，也就是把loss关于weight的导数变成0. loss.backward() #计算得到loss后就要回传损失，这是在训练的时候才会有的操作，测试时候只有forward过程 optimizer.step() #回传损失过程中会计算梯度，然后optimizer.step()根据这些梯度更新参数 if (e+1)%100 == 0: print('Epoch: {}, Loss:{:.5f}'.format(e+1, loss.data[0])) torch.save(net.state_dict(), 'net_params.pkl') #保存训练文件net_params.pkl #state_dict 是一个简单的python的字典对象,将每一层与它的对应参数建立映射关系

测试程序：

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import torch from torch import nn from torch.autograd import Variable data_csv = pd.read_csv('C:/Users/DZF/Desktop/LSTM/data.csv',usecols=[1]) # plt.plot(data_csv) # plt.show() #数据预处理 data_csv = data_csv.dropna() #去掉na数据 dataset = data_csv.values #字典(Dictionary) values()：返回字典中的所有值。 dataset = dataset.astype('float32') # astype(type):实现变量类型转换 max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value-min_value dataset = list(map(lambda x: x/scalar, dataset)) #将数据标准化到0~1之间 def create_dataset(dataset,look_back=2): dataX, dataY=[], [] for i in range(len(dataset)-look_back): a=dataset[i:(i+look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i+look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) class lstm_reg(nn.Module): def __init__(self,input_size,hidden_size, output_size=1,num_layers=2): super(lstm_reg,self).__init__() self.rnn = nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers) self.reg = nn.Linear(hidden_size,output_size) def forward(self,x): x, _ = self.rnn(x) s,b,h = x.shape x = x.view(s*b, h) x = self.reg(x) x = x.view(s,b,-1) return x net = lstm_reg(2,4) net.load_state_dict(torch.load('net_params.pkl')) data_X = data_X.reshape(-1, 1, 2) #reshape中，-1使元素变为一行，然后输出为1列，每列2个子元素 data_X = torch.from_numpy(data_X) #torch.from_numpy(): numpy中的ndarray转化成pytorch中的tensor（张量） var_data = Variable(data_X) #转为Variable（变量） pred_test = net(var_data) #产生预测结果 pred_test = pred_test.view(-1).data.numpy() #view(-1)输出为一行 plt.plot(pred_test, 'r', label='prediction') plt.plot(dataset, 'b', label='real') plt.legend(loc='best') #loc显示图像 'best'表示自适应方式 plt.show()

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训练程序：pythonimport numpy as np

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训练程序：

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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import torch from torch import nn from torch.autograd import Variable #LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络 data_csv = pd.read_csv('C:/Users/DZF/Desktop/LSTM/data.csv',usecols=[1]) #pandas.read_csv可以读取CSV（逗号分割）文件、文本类型的文件text、log类型到DataFrame #原有两列，时间和乘客数量，usecols=1：只取了乘客数量一列 plt.plot(data_csv) plt.show() #数据预处理 data_csv = data_csv.dropna() #去掉na数据 dataset = data_csv.values #字典(Dictionary) values()：返回字典中的所有值。 dataset = dataset.astype('float32') #astype(type):实现变量类型转换 max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value-min_value dataset = list(map(lambda x: x/scalar, dataset)) #将数据标准化到0~1之间 #lambda:定义一个匿名函数，区别于def #map(f(x),Itera):map()接收函数f和一个list,把函数f依次作用在list的每个元素上,得到一个新的object并返回 ''' 接着我们进行数据集的创建，我们想通过前面几个月的流量来预测当月的流量， 比如我们希望通过前两个月的流量来预测当月的流量，我们可以将前两个月的流量 当做输入，当月的流量当做输出。同时我们需要将我们的数据集分为训练集和测试 集，通过测试集的效果来测试模型的性能，这里我们简单的将前面几年的数据作为 训练集，后面两年的数据作为测试集。 ''' def create_dataset(dataset,look_back=2):#look_back 以前的时间步数用作输入变量来预测下一个时间段 dataX, dataY=[], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i+look_back)] #i和i+1赋值 dataX.append(a) dataY.append(dataset[i+look_back]) #i+2赋值 return np.array(dataX), np.array(dataY) #np.array构建数组 data_X, data_Y = create_dataset(dataset) #data_X: 2*142 data_Y: 1*142 #划分训练集和测试集，70%作为训练集 train_size = int(len(data_X) * 0.7) test_size = len(data_X)-train_size train_X = data_X[:train_size] train_Y = data_Y[:train_size] test_X = data_X[train_size:] test_Y = data_Y[train_size:] train_X = train_X.reshape(-1,1,2) #reshape中，-1使元素变为一行，然后输出为1列，每列2个子元素 train_Y = train_Y.reshape(-1,1,1) #输出为1列，每列1个子元素 test_X = test_X.reshape(-1,1,2) train_x = torch.from_numpy(train_X) #torch.from_numpy(): numpy中的ndarray转化成pytorch中的tensor(张量) train_y = torch.from_numpy(train_Y) test_x = torch.from_numpy(test_X) #定义模型 输入维度input_size是2，因为使用2个月的流量作为输入，隐藏层维度hidden_size可任意指定，这里为4 class lstm_reg(nn.Module): def __init__(self,input_size,hidden_size, output_size=1,num_layers=2): super(lstm_reg,self).__init__() #super() 函数是用于调用父类(超类)的一个方法，直接用类名调用父类 self.rnn = nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers) #LSTM 网络 self.reg = nn.Linear(hidden_size,output_size) #Linear 函数继承于nn.Module def forward(self,x): #定义model类的forward函数 x, _ = self.rnn(x) s,b,h = x.shape #矩阵从外到里的维数 #view()函数的功能和reshape类似，用来转换size大小 x = x.view(s*b, h) #输出变为（s*b）*h的二维 x = self.reg(x) x = x.view(s,b,-1) #卷积的输出从外到里的维数为s,b,一列 return x net = lstm_reg(2,4) #input_size=2，hidden_size=4 criterion = nn.MSELoss() #损失函数均方差 optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-2) #构造一个优化器对象 Optimizer,用来保存当前的状态，并能够根据计算得到的梯度来更新参数 #Adam 算法:params (iterable)：可用于迭代优化的参数或者定义参数组的 dicts lr:学习率 for e in range(10000): var_x = Variable(train_x) #转为Variable（变量） var_y = Variable(train_y) out = net(var_x) loss = criterion(out, var_y) optimizer.zero_grad() #把梯度置零，也就是把loss关于weight的导数变成0. loss.backward() #计算得到loss后就要回传损失，这是在训练的时候才会有的操作，测试时候只有forward过程 optimizer.step() #回传损失过程中会计算梯度，然后optimizer.step()根据这些梯度更新参数 if (e+1)%100 == 0: print('Epoch: {}, Loss:{:.5f}'.format(e+1, loss.data[0])) torch.save(net.state_dict(), 'net_params.pkl') #保存训练文件net_params.pkl #state_dict 是一个简单的python的字典对象,将每一层与它的对应参数建立映射关系

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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import torch from torch import nn from torch.autograd import Variable data_csv = pd.read_csv('C:/Users/DZF/Desktop/LSTM/data.csv',usecols=[1]) # plt.plot(data_csv) # plt.show() #数据预处理 data_csv = data_csv.dropna() #去掉na数据 dataset = data_csv.values #字典(Dictionary) values()：返回字典中的所有值。 dataset = dataset.astype('float32') # astype(type):实现变量类型转换 max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value-min_value dataset = list(map(lambda x: x/scalar, dataset)) #将数据标准化到0~1之间 def create_dataset(dataset,look_back=2): dataX, dataY=[], [] for i in range(len(dataset)-look_back): a=dataset[i:(i+look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i+look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) class lstm_reg(nn.Module): def __init__(self,input_size,hidden_size, output_size=1,num_layers=2): super(lstm_reg,self).__init__() self.rnn = nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers) self.reg = nn.Linear(hidden_size,output_size) def forward(self,x): x, _ = self.rnn(x) s,b,h = x.shape x = x.view(s*b, h) x = self.reg(x) x = x.view(s,b,-1) return x net = lstm_reg(2,4) net.load_state_dict(torch.load('net_params.pkl')) data_X = data_X.reshape(-1, 1, 2) #reshape中，-1使元素变为一行，然后输出为1列，每列2个子元素 data_X = torch.from_numpy(data_X) #torch.from_numpy(): numpy中的ndarray转化成pytorch中的tensor（张量） var_data = Variable(data_X) #转为Variable（变量） pred_test = net(var_data) #产生预测结果 pred_test = pred_test.view(-1).data.numpy() #view(-1)输出为一行 plt.plot(pred_test, 'r', label='prediction') plt.plot(dataset, 'b', label='real') plt.legend(loc='best') #loc显示图像 'best'表示自适应方式 plt.show()

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