transformer猪肉价格预测 实战 可直接运行

       下面是一个使用 Transformer 模型进行猪肉价格预测的简单示例。请注意，猪肉价格预测是一个复杂的问题，仅提供了一个基本框架。在实际应用中，可能需要更多的特定领域知识和调整。

1. 数据收集和准备

首先，需要获取猪肉价格的历史数据。你可以使用各种来源（如金融数据API、网站爬虫等）获取数据，并进行数据预处理和特征工程。在这里，我们使用一个简单的示例数据集。

import pandas as pd

# 示例数据（日期和价格）
data = {
    'Date': pd.date_range(start='2022-01-01', end='2023-01-01', freq='D'),
    'Price': [50, 52, 55, 58, 60, ...]  # 用实际数据填充
}

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期设置为索引
df.set_index('Date', inplace=True)

2. 数据预处理和特征工程

在这一步，你可能需要进行一些数据预处理，比如缺失值处理、平滑处理、特征标准化等。在这个简单示例中，我们不进行太多处理，只是将价格进行归一化。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 归一化价格数据
scaler = MinMaxScaler()
df['Normalized_Price'] = scaler.fit_transform(df[['Price']])

3. 构建 Transformer 模型

接下来，我们将构建一个简单的 Transformer 模型用于时间序列预测。

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 准备数据
def prepare_data(data, lookback):
    X, y = [], []
    for i in range(len(data) - lookback):
        X.append(data[i:(i + lookback)])
        y.append(data[i + lookback])
    return np.array(X), np.array(y)

# 定义超参数和时间窗口大小
lookback = 10
n_features = 1  # 特征数量（这里只使用价格作为特征）
n_units = 64  # Transformer 单元数量

# 准备训练数据
X, y = prepare_data(df['Normalized_Price'].values, lookback)

# 构建 Transformer 模型
model = keras.Sequential([
    layers.TransformerEncoderLayer(n_units, activation='relu'),
    layers.GlobalAveragePooling1D(),
    layers.Dense(1)
])

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.1)

4. 模型预测和评估

训练完成后，可以使用模型进行预测并评估模型性能。

# 预测未来价格
future_data = df['Normalized_Price'].values[-lookback:]  # 最近的观测数据
future_predictions = []

for i in range(30):  # 预测未来 30 天的价格
    prediction = model.predict(future_data.reshape(1, lookback, n_features))[0][0]
    future_predictions.append(prediction)
    future_data = np.append(future_data[1:], prediction)  # 更新观测数据

# 将归一化的预测值转换回原始价格
predicted_prices = scaler.inverse_transform(np.array(future_predictions).reshape(-1, 1))

# 输出预测结果
print("Predicted Prices for Next 30 Days:")
print(predicted_prices)

这只是一个简单的示例，实际中需要根据具体问题进行更多的调整和优化，比如调整模型结构、超参数、特征工程等。在实际应用中，还需要进行更多的验证和评估来确保模型的可靠性和预测效果。