RNN应用实例--国际航班月客流量(时间序列分析,pytorch)

RNN应用实例–国际航班月客流量

我们将 RNN 用到时间序列的问题上,因为对于时序数据,后面的数据会用到前面的数据。

国际航班月客流量,1949年一月到1960年12月。

RNN应用实例--国际航班月客流量(时间序列分析,pytorch)_第1张图片

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

首先我们可以读入数据,这个数据是 10 年飞机月流量,可视化得到下面的效果。

data_csv = pd.read_csv('./data/data.csv', usecols=[1])
plt.plot(data_csv,'r')

RNN应用实例--国际航班月客流量(时间序列分析,pytorch)_第2张图片

数据预处理

首先我们进行预处理,将数据中 na 的数据去掉,然后将数据标准化到 0 ~ 1 之间。

# 数据预处理
data_csv = data_csv.dropna()
dataset = data_csv.values
dataset = dataset.astype('float32')
max_value = np.max(dataset)
min_value = np.min(dataset)
scalar = max_value - min_value
dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset))

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):
    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)

创建好输入输出

# 创建好输入输出
data_X, data_Y = create_dataset(dataset)

划分训练集和测试集,70% 作为训练集

# 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:]

最后,我们需要将数据改变一下形状,因为 RNN 读入的数据维度是 (seq, batch, feature),所以要重新改变一下数据的维度,这里只有一个序列,所以 batch 是 1,而输入的 feature 就是我们希望依据的几个月份,这里我们定的是两个月份,所以 feature 就是 2.

import torch

train_X = train_X.reshape(-1, 1, 2)
train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 1)
test_X = test_X.reshape(-1, 1, 2)

train_x = torch.from_numpy(train_X)
train_y = torch.from_numpy(train_Y)
test_x = torch.from_numpy(test_X)
from torch import nn
from torch.autograd import Variable

定义模型

这里定义好模型,模型的第一部分是一个两层的 RNN,每一步模型接受两个月的输入作为特征,得到一个输出特征。接着通过一个线性层将 RNN 的输出回归到流量的具体数值,这里我们需要用 view 来重新排列,因为 nn.Linear 不接受三维的输入,所以我们先将前两维合并在一起,然后经过线性层之后再将其分开,最后输出结果。

# 定义模型
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) # rnn
        self.reg = nn.Linear(hidden_size, output_size) # 回归

    def forward(self, x):
        x, _ = self.rnn(x) # (seq, batch, hidden)
        s, b, h = x.shape
        x = x.view(s*b, h) # 转换成线性层的输入格式
        x = self.reg(x)
        x = x.view(s, b, -1)
        return x
net = lstm_reg(2, 4)

criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2)

定义好网络结构,输入的维度是 2,因为我们使用两个月的流量作为输入,隐藏层的维度可以任意指定,这里我们选的 4

开始训练

# 开始训练
for e in range(1000):
    var_x = Variable(train_x)
    var_y = Variable(train_y)
    # 前向传播
    out = net(var_x)
    loss = criterion(out, var_y)
    # 反向传播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if (e ) % 100 == 0: # 每 100 次输出结果
        print('Epoch: {}, Loss: {:.5f}'.format(e , loss))
Epoch: 0, Loss: 0.26368
Epoch: 100, Loss: 0.00467
Epoch: 200, Loss: 0.00418
Epoch: 300, Loss: 0.00399
Epoch: 400, Loss: 0.00378
Epoch: 500, Loss: 0.00346
Epoch: 600, Loss: 0.00299
Epoch: 700, Loss: 0.00232
Epoch: 800, Loss: 0.00138
Epoch: 900, Loss: 0.00117

开始测试

训练完成之后,我们可以用训练好的模型去预测后面的结果

net = net.eval() # 转换成测试模式
data_X = data_X.reshape(-1, 1, 2)
data_X = torch.from_numpy(data_X)
var_data = Variable(data_X)
pred_test = net(var_data) # 测试集的预测结果
# 改变输出的格式
pred_test = pred_test.view(-1).data.numpy()

画出实际结果和预测的结果

# 画出实际结果和预测的结果
plt.plot(pred_test, 'r', label='prediction')
plt.plot(dataset, 'b', label='real')
plt.legend(loc='best')

RNN应用实例--国际航班月客流量(时间序列分析,pytorch)_第3张图片

这里蓝色的是真实的数据集,红色的是预测的结果,我们能够看到,使用 lstm 能够得到比较相近的结果,预测的趋势也与真实的数据集是相同的,因为其能够记忆之前的信息,而单纯的使用线性回归并不能得到较好的结果,从这个例子也说明了 RNN 对于序列有着非常好的性能。

参考文献:
[1] https://wizardforcel.gitbooks.io/learn-dl-with-pytorch-liaoxingyu/content/3.5.html
[2] https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/120918732

你可能感兴趣的:(ML,rnn,机器学习,深度学习)