基于ARIMA-CNN-LSTM预测模型研究（Python代码实现）

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本文目录如下：

目录

1 概述

1.1 AＲIMA 模型

1.2 CNN － LSTM 模型

2 运行结果

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3 参考文献

4 Python代码实现

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1 概述

文献来源：

1.1 AＲIMA 模型

AＲIMA 模型由 Box 和 Jenkins 于 20 世纪 70 年代提出，是一种著名的时间序列预测方法，该模型的基本思想是将数据看成一个时间序列对象，再使用数学模型对该时间序列进行描述，训练完成的模型可以通过时间序列的过去值、现在值来预测未来的数据及趋势，在一些工业设备强度预测等问题中得到了广泛的应用。由于实际的水文序列具有非线性非平稳的特点，而 AＲIMA 模型引入了差分，对于非线性非平稳的时间序列也具有良好的处理效果，并对水文序列中的线性关系具有良好的学习效果，故本文采用 AＲIMA 模型对未来水位变化情况进行预测。

AＲIMA 模型由自回归( AＲ) 模型、移动平均模型( MA) 和差分法( I) 组成，其表达式如下。

自回归( AＲ) 模型用来描述现值与过去值之间的关系，使用指标自身的数据对自身进行预测。

1.2 CNN － LSTM 模型

考虑到影响因素众多，故本文使用了一种基于 CNN － LSTM 的多变量预测模型，将数据的多个变量输入进神经网络模型中，通过 CNN 对数据进行特征提取，其中原理如下。

定义一段水位数据序列为

细胞状态Ct由输入门和遗忘门的变化决定，其表达式如下:

 

2 运行结果

plt.figure(figsize=(10, 3),dpi=150)
plt.title('AQI')
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('AQI')
plt.plot(data_raw, 'r', label='AQI')
plt.legend()
plt.show()

plt.figure(figsize=(9, 2),dpi=150)
plt.plot(history.history['loss'])
plt.title('model loss')
plt.ylabel('loss')
plt.xlabel('epoch')
plt.show()

plt.figure(figsize=(10, 4),dpi=150)
plt.plot(test_data, label="Actual", color='red',linewidth=4)
plt.plot(range(len(x_train)+timestep+1,len(new_data)),draw_test, color='blue',label='Prediction',linewidth=2.5,linestyle="--")
plt.title('Prediction', size=15)
plt.ylabel('AQI',size=15)
plt.xlabel('time/day',size=15)
plt.legend()
plt.show()

 

3 参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

[1]陈帅宇,赵龑骧,蒋磊.基于ARIMA-CNN-LSTM模型的黄河开封段水位预测研究[J].水利水电快报,2023,44(01):15-22.DOI:10.15974/j.cnki.slsdkb.2023.01.002.

4 Python代码实现