基于keras的LSTM多变量时间序列预测
利用深度学习库keras搭建LSTM模型来处理多个变量的时间序列预测问题
1.如何将原始数据转化为适合处理时序预测问题的数据格式
2.如何准备数据并搭建LSTM来处理时序预测问题
3.如何利用模型预测
1.空气污染预测
数据集包括行数、日期（年；月；日；小时）、PM2.5浓度、露点、温度、大气压、风向、风速、累计小时雪景、累计小时鱼量
2.数据处理
粗略的观察数据集，需要删除最开始的24小时的PM2.5,对于其他时刻少量的缺省值利用pandas中的fillna填充；同时需要整合日期数据，使其作为pandas中的索引。
from pandas import read_csv
from datetime import datetime
# load data
def parse(x):
return datetime.strptime(x, '%Y %m %d %H')
dataset = read_csv('raw.csv', parse_dates = [['year', 'month', 'day', 'hour']], index_col=0, date_parser=parse)
dataset.drop('No', axis=1, inplace=True)
# manually specify column names
dataset.columns = ['pollution', 'dew', 'temp', 'press', 'wnd_dir', 'wnd_spd', 'snow', 'rain']
dataset.index.name = 'date'
# mark all NA values with 0
dataset['pollution'].fillna(0, inplace=True)
# drop the first 24 hours
dataset = dataset[24:]
# summarize first 5 rows
print(dataset.head(5))
# save to file
dataset.to_csv('pollution.csv')
将参数绘制图像
from pandas import read_csv
from matplotlib import pyplot
# load dataset
dataset = read_csv('pollution.csv', header=0, index_col=0)
values = dataset.values
# specify columns to plot
groups = [0, 1, 2, 3, 5, 6, 7]
i = 1
# plot each column
pyplot.figure()
for group in groups:
pyplot.subplot(len(groups), 1, i)
pyplot.plot(values[:, group])
pyplot.title(dataset.columns[group], y=0.5, loc='right')
i += 1
pyplot.show()
3.多变量LSTM预测模型
下面代码中首先加载“pollution.csv”文件，并利用sklearn的预处理模块对类别特征“风向”进行编码，当然也可以对该特征进行one-hot编码。
接着对所有的特征进行归一化处理，然后将数据集转化为有监督学习问题，同时将需要预测的当前时刻（t）的天气条件特征移除，完整代码如下：
# convert series to supervised learning
def series_to_supervised(data, n_in=1, n_out=1, dropnan=True):
n_vars = 1 if type(data) is list else data.shape[1]
df = DataFrame(data)
cols, names = list(), list()
# input sequence (t-n, ... t-1)
for i in range(n_in, 0, -1):
cols.append(df.shift(i))
names += [('var%d(t-%d)' % (j+1, i)) for j in range(n_vars)]
# forecast sequence (t, t+1, ... t+n)
for i in range(0, n_out):
cols.append(df.shift(-i))
if i == 0:
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)]
# put it all together
agg = concat(cols, axis=1)
agg.columns = names
# drop rows with NaN values
if dropnan:
agg.dropna(inplace=True)
return agg
# load dataset
dataset = read_csv('pollution.csv', header=0, index_col=0)
values = dataset.values
# integer encode direction
encoder = LabelEncoder()
values[:,4] = encoder.fit_transform(values[:,4])
# ensure all data is float
values = values.astype('float32')
# normalize features
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled = scaler.fit_transform(values)
# frame as supervised learning
reframed = series_to_supervised(scaled, 1, 1)
# drop columns we don't want to predict
reframed.drop(reframed.columns[[9,10,11,12,13,14,15]], axis=1, inplace=True)
print(reframed.head())
构造模型
# split into train and test sets
values = reframed.values
n_train_hours = 365 * 24
train = values[:n_train_hours, :]
test = values[n_train_hours:, :]
# split into input and outputs
train_X, train_y = train[:, :-1], train[:, -1]
test_X, test_y = test[:, :-1], test[:, -1]
# reshape input to be 3D [samples, timesteps, features]
train_X = train_X.reshape((train_X.shape[0], 1, train_X.shape[1]))
test_X = test_X.reshape((test_X.shape[0], 1, test_X.shape[1]))
print(train_X.shape, train_y.shape, test_X.shape, test_y.shape)
现在可以搭建LSTM模型了。
LSTM模型中，隐藏层有50个神经元，输出层1个神经元（回归问题），输入变量是一个时间步（t-1）的特征，损失函数采用Mean Absolute Error(MAE)，优化算法采用Adam，模型采用50个epochs并且每个batch的大小为72。
最后，在fit()函数中设置validation_data参数，记录训练集和测试集的损失，并在完成训练和测试后绘制损失图。
# design network
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(train_X.shape[1], train_X.shape[2])))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mae', optimizer='adam')
# fit network
history = model.fit(train_X, train_y, epochs=50, batch_size=72, validation_data=(test_X, test_y), verbose=2, shuffle=False)
# plot history
pyplot.plot(history.history['loss'], label='train')
pyplot.plot(history.history['val_loss'], label='test')
pyplot.legend()
pyplot.show()
# design network
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(train_X.shape[1], train_X.shape[2])))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mae', optimizer='adam')
# fit network
history = model.fit(train_X, train_y, epochs=50, batch_size=72, validation_data=(test_X, test_y), verbose=2, shuffle=False)
# plot history
pyplot.plot(history.history['loss'], label='train')
pyplot.plot(history.history['val_loss'], label='test')
pyplot.legend()
pyplot.show()
模型评估
接下里我们对模型效果进行评估。
值得注意的是：需要将预测结果和部分测试集数据组合然后进行比例反转，同时也需要将测试集上的预期值也进行比例转换。
至于在这里为什么进行比例反转，是因为我们将原始数据进行了预处理（连同输出值y），此时的误差损失计算是在处理之后的数据上进行的，为了计算在原始比例上的误差需要将数据进行转化。同时笔者有个小Tips：就是反转时的矩阵大小一定要和原来的大小（shape）完全相同，否则就会报错。
通过以上处理之后，再结合RMSE（均方根误差）计算损失。
# make a prediction
yhat = model.predict(test_X)
test_X = test_X.reshape((test_X.shape[0], test_X.shape[2]))
# invert scaling for forecast
inv_yhat = concatenate((yhat, test_X[:, 1:]), axis=1)
inv_yhat = scaler.inverse_transform(inv_yhat)
inv_yhat = inv_yhat[:,0]
# invert scaling for actual
test_y = test_y.reshape((len(test_y), 1))
inv_y = concatenate((test_y, test_X[:, 1:]), axis=1)
inv_y = scaler.inverse_transform(inv_y)
inv_y = inv_y[:,0]
# calculate RMSE
rmse = sqrt(mean_squared_error(inv_y, inv_yhat))
print('Test RMSE: %.3f' % rmse)