时间序列预测——LSTM模型（附代码实现）

目录

模型原理

模型实现

导入所需要的库

设置随机数种子

导入数据集

打印前五行数据进行查看

数据处理

归一化处理

查看归一化处理后的数据

将时间序列转换为监督学习问题

打印数据前五行

 划分训练集和测试集

查看划分后的数据维度

搭建LSTM模型

 得到损失图

模型预测

画图展示

得到预测图像 

回归评价指标

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模型原理

        长短时记忆网络（ Long short-term memory，LSTM ）是一种循环神经网络 (Recurrent neural network, RNN)的特殊变体，具有“门”结构，通过门单元的逻辑控制决定数据是否更新或是选择丢弃，克服了 RNN 权重影响过大、容易产生梯度消失和爆炸的缺点，使网络可以更好、更快地收敛，能够有效提高预测精度。LSTM 拥有三个门， 分别为遗忘门、输入门、输出门，以此决定每一时刻信息记忆与遗忘。输入门决定有多少新的信息加入到细胞当中，遗忘门控制每一时刻信息是否会被遗忘，输出门决定每一时刻是否有信息输出。其基本结构如图所示。

公式如下：

（1）遗忘门

（2）输入门

（3）单元

（4）输出门

（5）最终输出

模型实现

导入所需要的库

import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import read_csv
from pandas import DataFrame
from pandas import concat
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM,Dense,Dropout
from numpy import concatenate
from sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_error,r2_score
from math import sqrt

设置随机数种子

import tensorflow as tf
tf.random.set_seed(2)

导入数据集

qy_data=read_csv(r'C:\Users\HUAWEI\Desktop\abc.csv',parse_dates=['num'],index_col='num')
qy_data.index.name='num' #选定索引列

打印前五行数据进行查看

数据处理

# 获取DataFrame中的数据，形式为数组array形式
values = qy_data.values
# 确保所有数据为float类型
values = values.astype('float32')

归一化处理

使用MinMaxScaler缩放器，将全部数据都缩放到[0,1]之间，加快收敛。

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled = scaler.fit_transform(values)

查看归一化处理后的数据

  

将时间序列转换为监督学习问题

将时间序列形式的数据转换为监督学习集的形式，例如：[[10],[11],[12],[13],[14]]转换为[[0,10],[10,11],[11,12],[12,13],[13,14]]，即把前一个数作为输入，后一个数作为对应输出。

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

reframed = series_to_supervised(scaled, 2, 1)

打印数据前五行

  

 划分训练集和测试集

# 划分训练集和测试集
values = reframed.values
trainNum = int(len(values) * 0.7)
train = values[:trainNum,:]
test = values[trainNum:, :]

查看划分后的数据维度

print(train_X.shape, train_y.shape)
print(test_X.shape, test_y.shape)

 

搭建LSTM模型

初始化LSTM模型，设置神经元核心的个数，迭代次数，优化器等等

model = Sequential()
model.add(LSTM(27, input_shape=(train_X.shape[1], train_X.shape[2])))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(15,activation='relu'))#激活函数
model.compile(loss='mae', optimizer='adam')
history = model.fit(train_X, train_y, epochs=95, batch_size=2, validation_data=(test_X, test_y), verbose=2,shuffle=False)

 得到损失图

模型预测

y_predict = model.predict(test_X)
test_X = test_X.reshape((test_X.shape[0], test_X.shape[2]))

画图展示

plt.figure(figsize=(10,8),dpi=150)
plt.plot(inv_y,color='red',label='Original')
plt.plot(inv_y_predict,color='green',label='Predict')
plt.xlabel('the number of test data')
plt.ylabel('Soil moisture')
plt.legend()
plt.show()

得到预测图像 

将测试集的y值和预测值绘制在同一张图表中

  

回归评价指标

# calculate MSE 均方误差
mse=mean_squared_error(inv_y,inv_y_predict)
# calculate RMSE 均方根误差
rmse = sqrt(mean_squared_error(inv_y, inv_y_predict))
#calculate MAE 平均绝对误差
mae=mean_absolute_error(inv_y,inv_y_predict)
#calculate R square
r_square=r2_score(inv_y,inv_y_predict)
print('均方误差MSE: %.6f' % mse)
print('均方根误差RMSE: %.6f' % rmse)
print('平均绝对误差MAE: %.6f' % mae)
print('R_square: %.6f' % r_square)