Hi，我是Johngo~ 今儿和大家聊聊关于「使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列」的一个简单项目。 使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列，能够帮助我们在各种实际应用中进行更准确的预测。...这些应用包括金融市场预测、气象预报、能源消耗预测等。 本项目使用Python和TensorFlow/Keras框架来实现一个LSTM模型，对多特征变量的时间序列数据进行预测。...构建和训练LSTM模型 使用Keras构建LSTM模型。 编译模型并设置优化器和损失函数。 训练模型并进行验证。 模型评估和预测 评估模型的性能。 使用模型进行未来时间点的预测。...然后，大家可以使用生成的CSV文件进行后续的LSTM时间序列预测模型的构建和训练。 完整代码实现 下面是完整的代码实现，包括生成数据集、数据预处理、LSTM模型构建和训练，以及模型评估和预测。 1....的多特征变量时间序列预测模型的构建和训练。
lstm时间序列预测模型 时间序列-LSTM模型 (Time Series – LSTM Model) Now, we are familiar with statistical modelling...现在，我们已经很熟悉时间序列的统计建模，但是机器学习现在非常流行，因此也必须熟悉某些机器学习模型。 我们将从时间序列域中最流行的模型开始-长短期记忆模型。...现在我们已经了解了LSTM模型的内部工作原理，让我们实现它。 为了理解LSTM的实现，我们将从一个简单的示例开始-一条直线。 让我们看看，LSTM是否可以学习直线的关系并对其进行预测。...让我们根据回溯期的值将时间序列数据转换为监督学习数据的形式，回溯期的值本质上是指可以预测时间“ t”时的滞后次数。...翻译自: https://www.tutorialspoint.com/time_series/time_series_lstm_model.htm lstm时间序列预测模型 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
来源：DeepHub IMBA本文约3800字，建议阅读10分钟本文中我们将使用深度学习方法 (LSTM) 执行多元时间序列预测。 使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。...在现实世界的案例中，我们主要有两种类型的时间序列分析： 单变量时间序列 多元时间序列 对于单变量时间序列数据，我们将使用单列进行预测。...正如在图片中看到的，在多元变量中将有多个列来对目标值进行预测。（上图中“count”为目标值） 在上面的数据中，count不仅取决于它以前的值，还取决于其他特征。...因此，要预测即将到来的count值，我们必须考虑包括目标列在内的所有列来对目标值进行预测。...现在让我们预测未来的 30 个值。 在多元时间序列预测中，需要通过使用不同的特征来预测单列，所以在进行预测时我们需要使用特征值（目标列除外）来进行即将到来的预测。
对于这些例子中的每一个，都有事件发生的频率(每天、每周、每小时等)和事件发生的时间长度(一个月、一年、一天等)。 在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。...我们的目标是接收一个值序列，预测该序列中的下一个值。最简单的方法是使用自回归模型，我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。 数据准备 让我们看一个时间序列样本。...我们在这个时间序列的中间从不同的地方进行预测，这样我们就可以将预测与实际发生的情况进行比较。...我们的预测程序，可以从任何地方对任何合理数量的步骤进行预测，红线表示预测。...但是我们通过这个示例完整的介绍了时间序列预测的全部过程，我们可以通过尝试架构和参数的调整使模型变得得更好，预测得更准确。 本文只处理单变量时间序列，其中只有一个值序列。
，对整体模型的理论性能不会有影响。...，在一些特殊任务上，一些变式要优于标准的LSTM 利用LSTM进行时间序列预测 一般在时间序列预测上，常用的方法主要有ARIMA之类的统计分析，机器学习中经典的回归分析等 统计分析中（如ARIMA），将时间序列分为三个部分...回归分析注重模型偏差和方差，对特征的要求也很高，回归分析中处理非线性问题是一个很艰难的过程。...这里采用LSTM来进行时间序列预测，结构为: 训练数据生成—>隐藏输入层—>LSTM神经层—>隐藏输出层（全连接层）—>结果 当然，也可以根据任务增加隐藏层，LSTM层以及全连接层的数量。...，输出序列是t > t+23；也可以输入序列为t-24之前的序列来预测t时候的值，进行24次预测；也可以用t-1之前的序列要预测t时，每次预测结果再代入输入中预测t时刻之后的值。
来源：Deephub Imba 本文约4000字，建议阅读10分钟 在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。...我们的目标是接收一个值序列，预测该序列中的下一个值。最简单的方法是使用自回归模型，我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。 数据准备 让我们看一个时间序列样本。...将最新的序列输入模型并预测下一个值。 将预测值附加到历史记录上。 迭代重复步骤1。 这里需要注意的是，根据训练模型时选择的参数，你预测的越长（远），模型就越容易表现出它自己的偏差，开始预测平均值。...我们在这个时间序列的中间从不同的地方进行预测，这样我们就可以将预测与实际发生的情况进行比较。我们的预测程序，可以从任何地方对任何合理数量的步骤进行预测，红线表示预测。...但是我们通过这个示例完整的介绍了时间序列预测的全部过程，我们可以通过尝试架构和参数的调整使模型变得得更好，预测得更准确。 本文只处理单变量时间序列，其中只有一个值序列。
它似乎是实现时间序列预测的完美方法，事实上，它可能就是。在此教程中，你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完此教程后，您将学会： 如何为预测问题制定性能基准。...如何为单步时间序列预测问题设计性能强劲的测试工具。 如何准备数据以及创建并评测用于预测时间序列的LSTM 递归神经网络。 让我们开始吧。...例如： 持续性模型预测 对呈线性增长趋势的时间序列作出的准确的基线预测就是持续性化预测。 在持续性模型中，上一时间步（t-1）得到的观察值用于预测当前时间步（t）的观察值。...洗发水销量数据集观察值对比预测值的持续性预测 想要了解更多关于时间序列预测的持续性模型的内容，请查看这篇文章： 如何使用Python完成时间序列预测的基线预测 http://machinelearningmastery.com...具体地说，你学会了： 如何为构建LSTM模型准备时间序列数据。 如何构建LSTM模型解决时间序列预测问题。 如何使用性能良好的测试工具评测LSTM模型。
显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。 假设要预测其中一个变量。比如，sparkling wine。如何建立一个模型来进行预测呢？...首先将(单变量)时间序列从一个值序列转换为一个矩阵。可以用用延时嵌入法（time delay embedding）来做到这一点。尽管名字很花哨，但这种方法非常简单。它基于之前的最近值对每个值进行建模。...分布式滞后的意思指的是使用额外变量的滞后。 现在我们把他们进行整合，时间序列中一个变量的未来值取决于它自身的滞后值以及其他变量的滞后值。 代码实现 多变量时间序列通常是指许多相关产品的销售数据。...变量的数量通常很少，且大小相同。 全局预测模型汇集了许多时间序列的历史观测结果。模型通过这些所有观察结果进行建模。每一个新的时间序列都是作为新的观察结果加入到数据中。...全局预测模型通常涉及多达数千个时间序列量级也很大。 总结 本文的主要内容如下：多变量时间序列包含两个或多个变量；ARDL 方法可用于多变量时间序列的监督学习；使用特征选择策略优化滞后数。
长短期记忆模型（LSTM）是一类典型的递归神经网络，它能够学习观察所得的序列。 这也使得它成为一种非常适合时间序列预测的网络结构。...完成本教程后，您将知道： 如何设计一个强大的测试工具来评估LSTM网络在时间序列预测上的表现。 如何设计，执行和分析在LSTM的输入权值上使用Dropout的结果。...测试时以测试数据集的每个时间结点为一个单位，并对这个结点进行预测，然后将该节点的实际数据值提供给模型以用于下一个时间结点的预测。...递归神经网络正则化方法 Dropout在递归神经网络中的基础理论应用 利用Dropout改善递归神经网络的手写字迹识别性能 概要 在本教程中，您了解了如何使用带有Dropout的LSTM模型进行时间序列预测...具体来说，您学习到： 如何设计一个强大的测试工具来评估LSTM网络的时间序列预测性能。 针对时间序列预测问题，如何配置LSTM模型输入连接权重的Dropout。
本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。...这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...完成本教程后，你将学会： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。...总结 在本教程中，您学会了如何将 LSTM 应用于多变量时间序列预测问题。...具体点讲，你学会了： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。 ?
这在时间序列预测中是一个很大的好处，经典的线性方法很难适应多元或多输入预测问题。 在本教程中，您将了解如何在Keras深度学习库中开发用于多变量时间序列预测的LSTM模型。...完成本教程后，您将知道： 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。 如何准备数据和并将一个LSTM模型拟合到一个多变量的时间序列预测问题上。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。...3.多元LSTM预测模型 在本节中，我们将适合LSTM的问题。 LSTM数据准备 第一步是准备LSTM的污染数据集。 这涉及将数据集构造为监督学习问题并对输入变量进行归一化。...，您了解了如何将LSTM应用于多变量时间序列预测问题。...具体来说，你了解到： 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。 如何准备数据和适合多变量时间序列预测问题的LSTM。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。
来源：机器之心 本文长度为2527字，建议阅读5分钟 本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。...长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...完成本教程后，你将学会： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。...具体点讲，你学会了： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。
本文的目的是提供代码示例，并解释使用python和TensorFlow建模时间序列数据的思路。 本文展示了如何进行多步预测并在模型中使用多个特征。...我们使用所有要素工程获得的数据是： ? 我们要近似的函数f为： ? 目标是使用过去的值来预测未来。数据是时间序列或序列。...使用训练好的模型，我们可以预测值并将其与原始值进行比较。...具体来说，是n_ahead变量。该模型将尝试使用之前（一周）的168小时来预测接下来的24小时值。...总结，本文介绍了在对时间序列数据进行建模和预测时使用的简单管道示例： 读取，清理和扩充输入数据 为滞后和n步选择超参数 为深度学习模型选择超参数 初始化NNMultistepModel（）类 拟合模型
这具有减少过拟合并提高模型性能的效果。 今天的推文，让各位读者发现如何使用LSTM网络的重量正则化和设计实验来测试其对时间序列预测的有效性。...头两年的数据将用于训练数据集，其余一年的数据将用于测试集。 将使用训练数据集开发模型，并对测试数据集进行预测。 测试数据集上的持续预测（简单预测）实现了每月洗发水销售量136.761的误差。...将使用模型对时间步长进行预测，然后将测试集中的实际预期值用于下一个时间步长的预测模型。 模拟一个真实世界的场景，每月可以使用新的洗发水销售观察，并用于下个月的预测。...在拟合模型并进行预测之前，在数据集上执行以下三个数据变换。 转换时间序列数据使其稳定。 具体来说，a lag=1差异来消除数据的增长趋势。 将时间序列转化为监督学习问题。...具体来说，将数据组合成输入和输出模式，其中将上次时间步长的观测用作预测当前时间步长观测值的输入。 将观察转化为具有特定的尺度。 具体来说，将数据重新缩放到-1和1之间的值。
使用LSTM预测降雨时间序列 本文将介绍如何使用长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）网络来预测降雨时间序列。...与温度不同，温度通常在四季中表现出明显的趋势，而雨量作为一个时间序列可能是相当不稳定的。LSTM网络能够捕捉和记忆长序列中的信息，因此非常适用于降雨时间序列数据。...LSTM预测降雨的好处 LSTM网络在降雨时间序列预测中具有以下优势： 「捕捉长期依赖关系」：LSTM的记忆单元使网络能够记住并利用来自较早时间步的信息，这对于建模具有长期依赖关系的降雨模式至关重要。...「处理可变长度序列」：降雨时间序列通常由于测量之间的不规则间隔而具有不同的长度。LSTM网络可以处理这样的可变长度序列，无需固定大小的输入。...绘制散点密度图 粗略的结果还是不错的，模型没有进行任何的调参。
基本简介 LSTM_learn 使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现 数据 数据来自互联网，这些数据用于预测航空公司的人数，我们使用LSTM网络来解决这个问题 关于此处模型构建...在输出序列中，返回单个 hidden state值还是返回全部time step 的 hidden state值。 False 返回单个， true 返回全部。...例如在设计 encoder-decoder 模型时，我们可能需要对 cell state 的初始值进行设定。...在这种参数设定下，它们俩的值相同。都是最后一个时间步的 hidden state。 state_c 是最后一个时间步 cell state结果。 为什么要保留两个值一样的参数？...lstm1的最后一个时间步的值相同。
p=17748 在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测。...我将通过以下步骤： 探索性数据分析（EDA） 问题定义（我们要解决什么） 变量识别（我们拥有什么数据） 单变量分析（了解数据集中的每个字段） 多元分析（了解不同领域和目标之间的相互作用） 缺失值处理 离群值处理...变量转换 预测建模 LSTM XGBoost 问题定义 我们在两个不同的表中提供了商店的以下信息： 商店：每个商店的ID 销售：特定日期的营业额（我们的目标变量） 客户：特定日期的客户数量 StateHoliday...利用所有这些信息，我们预测未来6周的销售量。...在训练集中，我们有1017209个观察值和9列/变量。 在测试集中，我们有41088个观测值和8列/变量。 在商店集中，我们有1115个观察值和10列/变量。 首先让我们清理 训练数据集。
p=22673 Prophet异常检测使用了Prophet时间序列预测。...基本的Prophet模型是一个可分解的单变量时间序列模型，结合了趋势、季节性和节假日效应（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 方法 该模型预测还包括一个围绕估计的趋势部分的不确定性区间。...然而，该方法的一个主要缺点是，当新的数据进来时，你需要重新调整模型。这对于具有实时检测的应用来说是不可取的。 相关视频 数据集 这个例子使用了地球化学研究所记录的天气时间序列数据集。...`````` n_prophet = 10000 Prophet模型需要得到一个有两列的DataFrame：一列名为ds，包含时间戳，一列名为y，包含要评估的时间序列。我们只看温度数据。...plot_component(forecast) 很明显，我们对未来的预测越远，决定离群值阈值的不确定性区间就越大。
与ARIMA等模型相比，LSTM的一个特殊优势是数据不一定需要是稳定的（常数均值，方差和自相关），以便LSTM对其进行分析。...自相关图，Dickey-Fuller测试和对数变换 为了确定我们的模型中是否存在平稳性： 生成自相关和偏自相关图 进行Dickey-Fuller测试 对时间序列进行对数变换，并再次运行上述两个过程，以确定平稳性的变化...虽然这在技术上没有拒绝零假设所需的5％显着性阈值，但对数时间序列已显示基于CV度量的较低波动率，因此该时间序列用于LSTM的预测目的。 LSTM的时间序列分析 现在，LSTM模型用于预测目的。...鉴于数据是对数格式，现在可以通过获得数据的指数来获得预测的真实值。...此外，以对数格式表示时间序列可以提高LSTM的预测准确度。
与ARIMA等模型相比，LSTM的一个特殊优势是数据不一定需要是稳定的（常数均值，方差和自相关），以便LSTM对其进行分析。...自相关图，Dickey-Fuller测试和对数变换 为了确定我们的模型中是否存在平稳性： 生成自相关和偏自相关图 进行Dickey-Fuller测试 对时间序列进行对数变换，并再次运行上述两个过程，以确定平稳性的变化...在此之前，生成ACF和PACF图，并进行Dickey-Fuller测试。 自相关图 偏自相关图 自相关和偏自相关图都表现出显着的波动性，这意味着时间序列中的几个区间存在相关性。...虽然这在技术上没有拒绝零假设所需的5％显着性阈值，但对数时间序列已显示基于CV度量的较低波动率，因此该时间序列用于LSTM的预测目的。 LSTM的时间序列分析 现在，LSTM模型用于预测目的。...此外，以对数格式表示时间序列可以提高LSTM的预测准确度。 ----
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