【时间序列预测】基于Pytorch实现CNN_LSTM算法

文章目录

[1. CNN_LSTM模型概述](#1. CNN_LSTM模型概述)
[2. 网络结构](#2. 网络结构)
[3. 完整代码实现](#3. 完整代码实现)
4.模型解析
- [4.1 CNN层](#4.1 CNN层)
- [4.2 ReLU层](#4.2 ReLU层)
- [4.3 MaxPooling层](#4.3 MaxPooling层)
- [4.4 LSTM层](#4.4 LSTM层)
- [4.5 输出层](#4.5 输出层)
- [4.6 前向传播](#4.6 前向传播)
[5. 总结](#5. 总结)

在时间序列预测任务中，CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）是两种非常有效的神经网络架构。CNN擅长从数据中提取局部特征，而LSTM能够捕捉长期的依赖关系。将这两种模型结合使用，能够更好地处理具有时序性和局部特征的复杂数据。本文将详细介绍如何使用Pytorch实现一个基于CNN和LSTM的混合模型（CNN_LSTM）

1. CNN_LSTM模型概述

在时间序列预测任务中，传统的机器学习方法如ARIMA、SVR等虽然有一定效果，但它们对于复杂数据的建模能力有限。近年来，深度学习方法在时序数据分析中取得了显著的进展。

CNN： 卷积神经网络能够有效地从数据中提取局部的空间特征，特别是在处理具有局部依赖关系的时序数据时，CNN能够通过卷积操作捕捉局部时间窗口内的重要模式。
LSTM： 长短期记忆网络能够捕捉数据中的长期依赖关系，适用于需要记忆历史状态的时序任务。LSTM通过特殊的门控机制解决了传统RNN（递归神经网络）中梯度消失或梯度爆炸的问题，能够有效地处理长序列数据。

2. 网络结构

我们的目标是通过结合CNN和LSTM来创建一个混合网络架构，具体步骤如下：

CNN层：首先，我们通过卷积层提取输入时间序列的局部特征。卷积层能够帮助模型捕捉局部时间序列模式。

LSTM层：然后，将CNN提取到的特征输入到LSTM网络中。LSTM能够通过其记忆能力学习时间序列中的长期依赖关系。

输出层：最后，LSTM的输出会通过一个全连接层得到最终的预测结果。

3. 完整代码实现

python 复制代码

"""
CNN_LSTM Network
"""
from torch import nn

class CNN_LSTM(nn.Module):
    """CNN_LSTM
    Args:
        cnn_in_channels : CNN输入通道数, if in.shape=[64,7,18] value=7
        bilstm_input_size : lstm输入大小, if in.shape=[64,7,18] value=18
        output_size :  期望网络输出大小
        cnn_out_channels:  CNN层输出通道数
        cnn_kernal_size :  CNN层卷积核大小
        maxpool_kernal_size:  MaxPool Layer kernal_size
        lstm_hidden_size: BiLSTM Layer hidden_dim
        lstm_num_layers: BiLSTM Layer num_layers
        dropout:  dropout防止过拟合, 取值(0,1)
        lstm_proj_size: BiLSTM Layer proj_size
    
    Example:
        >>> import torch
        >>> input = torch.randn([64,7,18])
        >>> model = CNN_LSTM(7, 18,18)
        >>> out = model(input)
    """
    def __init__(self,
            cnn_in_channels,
            lstm_input_size,
            output_size,
            cnn_out_channels=32,
            cnn_kernal_size=3,
            maxpool_kernal_size=3,
            lstm_hidden_size=128,
            lstm_num_layers=4,
            dropout = 0.05,
            lstm_proj_size=0
        ):
        super().__init__()
        
        # CNN Layer
        self.conv1d = nn.Conv1d(in_channels=cnn_in_channels, out_channels=cnn_out_channels, kernel_size=cnn_kernal_size, padding="same")
        self.relu = nn.ReLU()
        self.maxpool = nn.MaxPool1d(kernel_size= maxpool_kernal_size)
        
        # LSTM Layer
        self.lstm = nn.LSTM(
            input_size = int(lstm_input_size/maxpool_kernal_size),
            hidden_size = lstm_hidden_size,
            num_layers = lstm_num_layers,
            batch_first = True,
            dropout = dropout,
            proj_size = lstm_proj_size
        )
        
        # output Layer
        self.fc = nn.Linear(lstm_hidden_size,output_size)
    
    def forward(self, x):
        x = self.conv1d(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.maxpool(x)
        lstm_out,_ = self.lstm(x)
        x = self.fc(lstm_out[:, -1, :])
        return x

4.模型解析

4.1 CNN层

python 复制代码

self.conv1d = nn.Conv1d(in_channels=cnn_in_channels, out_channels=cnn_out_channels, kernel_size=cnn_kernal_size, padding="same")

in_channels： Conv1d 输入通道数
out_channels： Conv1d 输出通道数
kernel_size： 卷积核大小
padding： "same"表示卷积后输出大小与卷积操作前大小一致

4.2 ReLU层

python 复制代码

self.relu = nn.ReLU()

ReLU（Rectified Linear Unit）是常用的激活函数，能够增加网络的非线性，帮助模型学习复杂的模式。

4.3 MaxPooling层

python 复制代码

self.maxpool = nn.MaxPool1d(kernel_size= maxpool_kernal_size)

MaxPooling 用于减少数据的维度，同时保持重要特征。通过在局部区域内选择最大值，它能够突出最重要的特征。

4.4 LSTM层

python 复制代码

self.lstm = nn.LSTM(
            input_size = int(lstm_input_size/maxpool_kernal_size),
            hidden_size = lstm_hidden_size,
            num_layers = lstm_num_layers,
            batch_first = True,
            dropout = dropout,
            proj_size = lstm_proj_size)

input_size： LSTM层输入的特征数量
hidden_size ：LSTM隐藏层维度
num_layers ：LSTM叠加层数
batch_first：True 表示输入数据格式为[batch_size, seq_len, features_dim]
dropout : 防止过拟合

4.5 输出层

python 复制代码

self.fc = nn.Linear(lstm_hidden_size, output_size)

全连接层（Linear） 用于将LSTM的最后一层输出映射到最终的预测结果。lstm_hidden_size 是LSTM输出的特征数量，output_size 是模型的最终输出尺寸（例如，预测值的维度）

4.6 前向传播

python 复制代码

def forward(self, x):
     x = self.conv1d(x)
     x = self.relu(x)
     x = self.maxpool(x)
     lstm_out,_ = self.lstm(x)
     x = self.fc(lstm_out[:, -1, :])
     return x

首先经过卷积层进行特征提取
然后将数据输入LSTM层
最后，从LSTM的输出中选择最后一个时间步的输出（lstm_out[:, -1, :]），并通过全连接层进行预测。

5. 总结

本文展示了如何利用Pytorch实现一个结合CNN和LSTM的网络架构，用于时间序列预测任务。CNN层负责提取局部特征，LSTM层则捕捉长时间依赖关系。通过这样的混合网络结构，模型能够在处理时间序列数据时更好地捕捉数据的复杂模式，提升预测精度。

希望这篇文章对你理解CNN-LSTM模型在时间序列预测中的应用有所帮助。如果有任何问题，欢迎留言讨论。