Python时间序列LSTM预测系列教程（8）-多变量

多变量LSTM预测模型（2）

教程原文链接

前置教程：

Python时间序列LSTM预测系列教程（7）-多变量

LSTM数据预处理

1、转换成有监督数据

用历史的污染数据、天气数据预测当前时刻的污染值

2、数据归一化

# coding=utf-8                                                                                                                    
from pandas import read_csv
from pandas import DataFrame
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from pandas import concat
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
 
#转换成有监督数据
def series_to_supervised(data, n_in=1, n_out=1, dropnan=True):#n_in,n_out相当于lag
    n_vars = 1 if type(data) is list else data.shape[1]#变量个数
    df = DataFrame(data)
    print '带转换数据'
    print df.head()
    cols, names = list(), list()
    #输入序列(t-n. ... , t-1)
    for i in range(n_in, 0, -1):
        cols.append(df.shift(i))
        print 'shift数据'
        print cols[0][0:5]
        names+=[('var%d(t-%d)'%(j+1,i)) for j in range(n_vars)]
        print 'names数据'         
        print names[0:5]          
    #预测序列(t, t+1, ... , t+n)  
    for i in range(0, n_out):     
        cols.append(df.shift(-i)) 
        if i==0:#t时刻
            names+=[('var%d(t)'%(j+1)) for j in range(n_vars)]
        else: 
            names+=[('var%d(t+%d)'%(j+1,i)) for j in range(n_vars)]
    #拼接 
    agg = concat(cols, axis=1)    
    print '拼接'
    print agg[0:5]
    agg.columns = names;          
    #将空值NaN行删除
    if dropnan: 
        agg.dropna(inplace=True)  
    return agg
      
dataset =  read_csv('data_set/air_pollution_new.csv', header=0, index_col=0)
values = dataset.values           
print '原始数据'
print values[0:5] 
      
#由于4列的风向是标签，编码成整数
encoder = LabelEncoder()#简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号
values[:,4] = encoder.fit_transform(values[:,4])
print '标签编码'
print values[0:5]
#使所有数据是float类型
values = values.astype('float32')
#数据归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
scaled = scaler.fit_transform(values)
print '缩放'
print scaled[0:5]
#变成有监督
reframed = series_to_supervised(scaled, 1, 1)
print '有监督'
print reframed[0:5]
#删除不预测的列
reframed.drop(reframed.columns[9:16], axis=1, inplace=True)
print '删除不预测的列'
print(reframed.head())