LSTM时序预测 | Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测

本文内容:Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测,使用的数据集为 AirPassengers

目录

数据集简介

1.步骤一

2.步骤二

3.步骤三

4.步骤四

数据集简介

AirPassengers 数据集的来源可以追溯到经典的统计和时间序列分析文献。原始数据集由 Box, Jenkins 和 Reinsel 在他们的书籍《Time Series Analysis: Forecasting and Control》中引入,这本书在时间序列分析领域非常著名

1.训练结果

2.步骤一

安装darts库:

复制代码
pip install darts

3.步骤二

部分代码如下:

复制代码
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
import pandas as pd
import shutil
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tqdm import tqdm_notebook as tqdm
import matplotlib.pyplot as plt

from darts import TimeSeries
from darts.dataprocessing.transformers import Scaler
from darts.models import RNNModel, ExponentialSmoothing, BlockRNNModel
from darts.metrics import mape, mae, mse, rmse
from darts.utils.statistics import check_seasonality, plot_acf
from darts.datasets import AirPassengersDataset, SunspotsDataset
from darts.utils.timeseries_generation import datetime_attribute_timeseries

import warnings

warnings.filterwarnings("ignore")
import logging

logging.disable(logging.CRITICAL)

####################数据准备##########################
# Read data:
series = AirPassengersDataset().load()  #原始数据集由 Box, Jenkins 和 Reinsel 在他们的书籍《Time Series Analysis: Forecasting and Control》中引入

# Create training and validation sets:
train, val = series.split_after(pd.Timestamp("19590101")) ##可以填写具体的日期,也可以填写比例

# Normalize the time series (note: we avoid fitting the transformer on the validation set)
transformer = Scaler()
train_transformed = transformer.fit_transform(train)
val_transformed = transformer.transform(val)
series_transformed = transformer.transform(series)

# create month and year covariate series
year_series = datetime_attribute_timeseries(
    pd.date_range(start=series.start_time(), freq=series.freq_str, periods=1000),
    attribute="year",
    one_hot=False,
)
year_series = Scaler().fit_transform(year_series)
month_series = datetime_attribute_timeseries(
    year_series, attribute="month", one_hot=True
)
covariates = year_series.stack(month_series)
cov_train, cov_val = covariates.split_after(pd.Timestamp("19590101"))

####################构建模型##########################
my_model = RNNModel(
    model="LSTM",
    hidden_dim=20,
    dropout=0,
    batch_size=16,
    n_epochs=300,
    optimizer_kwargs={"lr": 1e-3},
    model_name="Air_RNN",
    log_tensorboard=True,
    random_state=42,
    training_length=20,
    input_chunk_length=14,
    force_reset=True,
    save_checkpoints=True,
)


my_model.fit(
    train_transformed,
    future_covariates=covariates,
    val_series=val_transformed,
    val_future_covariates=covariates,
    verbose=True,
)

完整代码下载地址:下载地址

相关推荐
刘海东刘海东1 小时前
结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构型智能的转变(修改提纲)
人工智能·算法·机器学习
2301_805054561 小时前
Python训练营打卡Day59(2025.7.3)
开发语言·python
万千思绪1 小时前
【PyCharm 2025.1.2配置debug】
ide·python·pycharm
路溪非溪2 小时前
机器学习之线性回归
人工智能·机器学习·线性回归
Chef_Chen2 小时前
从0开始学习计算机视觉--Day07--神经网络
神经网络·学习·计算机视觉
微风粼粼3 小时前
程序员在线接单
java·jvm·后端·python·eclipse·tomcat·dubbo
云天徽上3 小时前
【PaddleOCR】OCR表格识别数据集介绍,包含PubTabNet、好未来表格识别、WTW中文场景表格等数据,持续更新中......
python·ocr·文字识别·表格识别·paddleocr·pp-ocrv5
你怎么知道我是队长3 小时前
python-input内置函数
开发语言·python
叹一曲当时只道是寻常4 小时前
Python实现优雅的目录结构打印工具
python
是Dream呀4 小时前
基于连接感知的实时困倦分类图神经网络
神经网络·分类·数据挖掘