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LSTM时间序列预测

关于时间序列预测 你可能经常会遇到这样的问题，给你一个数据集，要你预测下一个时刻的值是多少？如下图所示，这种数据往往并没有规律可言，也不可能用一个简单的n阶模型去拟合。...这篇文章主要讲解用LSTM如何进行时间序列预测 ? 数据 数据直接放在代码里，省去了下载文件并读取的麻烦。...建议我们输入循环神经网络的时候，Tensor的第一个维度是序列长度seq len，第二个维度才是batch size 对于这个客流数据，seq_len指的是时间序列的长度，这里前9年，共108个月，则seq_len...），并且至少存在一层具有任何一种"挤压"性质的激活函数的2层全连接层就能拟合任何的连续函数 为了进行时间序列预测，我们在LSTM后面街上两层全连接层（1层也行），用于改变最终LSTM输出Tensor的维度...，并将此预测结果加到输入序列中，从而逐步预测后3年的客流。

3.6K33

lstm多变量时间序列预测(时间序列如何预测)

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

2.2K60
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    lstm怎么预测长时间序列_时间序列预测代码

    写在前面 LSTM模型的一个常见用途是对长时间序列数据进行学习预测，例如得到了某商品前一年的日销量数据，我们可以用LSTM模型来预测未来一段时间内该商品的销量。...下面我将对一个真实的时间序列数据集进行LSTM模型的搭建，不加入很多复杂的功能，快速的完成数据预测功能。...使用采样日期、采样时间和地下水位埋深这三个信息训练LSTM模型，预测未来的水位高度。...raw_value=series.values diff_value=difference(raw_value,1) 进行差分转换后，数据变成了这样的形式： 2、将时间序列形式的数据转换为监督学习集的形式...对于预测时间序列类的问题，可直接使用下面的参数设置： def fit_lstm(train,batch_size,nb_epoch,neurons): # 将数据对中的x和y分开 X,y

    2.9K22

    股票预测 lstm(时间序列的预测步骤)

    LSTM 数据集 实战 如果对LSTM原理不懂得小伙伴可以看博主下一篇博客，因为博主水平有限，结合其他文章尽量把原理写的清楚些。...既然是时间序列预测，我们最关心的是预测值在时间维度上的走势如何，那我们只要最后一列volume和第一列date这两列就好了。...时间序列不像别的回归一个x，另一个值y，lstm的x和y全是一组数据产生的，也就是它自己和自己比。...因为真实预测出来会有滞后性，就看起来像是原始数据往后平移一天的缘故。但博主查阅了很多资料，暂时没发现很方便能消除lstm滞后性的办法。...所以博主姑且认为测试集预测值提前一天的效果为最佳效果，这也是为什么上面代码要+1的原因。如果小伙伴们知道如何方便快捷消除lstm时间序列预测的滞后性，记得给博主留言噢。

    2.2K30

    CNN做时间序列预测_lstm时间序列预测_2「建议收藏」

    我们使用它来进行LSTM时间序列预测的实验。...数据如图所示 第一列为时间 第二列为数据 编写代码 头文件 import numpy import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import...进行预测需要的是时序数据 根据前timestep步预测后面的数据 假定给一个数据集 { A,B,C->D B,C,D->E C,D,E->F D,E,F->G E,F,G->H } 这时timestep...train_Y 即依据前两个值预测下一个值 ---- 对数据进行归一化 LSTM可以不进行归一化的操作，但是这样会让训练模型的loss下降很慢。...做时间序列预测的一个小例子 Keras中文文档-Sequential model 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/126935.html原文链接：https

    1.4K11

    Keras 实现 LSTM时间序列预测

    本文将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列做预测。 1 项目简单介绍 1.1 背景介绍 本项目的目标是建立内部与外部特征结合的多时序协同预测系统。...数据集采用来自业界多组相关时间序列（约40组）与外部特征时间序列（约5组）。...课题通过进行数据探索，特征工程，传统时序模型探索，机器学习模型探索，深度学习模型探索（RNN，LSTM等），算法结合，结果分析等步骤来学习时序预测问题的分析方法与实战流程。...时间跨度为2016年9月1日 - 2016年11月30日 训练与预测都各自包含46组数据，每组数据代表不同数据源，组之间的温度与湿度信息一样而输出不同. 2 导入库并读取查看数据 ? ? ? ?...3 数据预处理 3.1 时间序列数据转化为监督问题数据 ? ? ? 3.2 数据集划分及规整 ? 4 建立模型并训练 ? ? 5 模型预测并可视化 ? ?

    2.4K12

    时间序列预测——双向LSTM(Bi-LSTM)「建议收藏」

    本文展示了使用双向LSTM(Bi-LSTM)进行时间序列预测的全过程，包含详细的注释。...整个过程主要包括：数据导入、数据清洗、结构转化、建立Bi-LSTM模型、训练模型（包括动态调整学习率和earlystopping的设置）、预测、结果展示、误差评估等完整的时间序列预测流程。   ...模型 # 特征数 input_size = X_train.shape[2] # 时间步长：用多少个时间步的数据来预测下一个时刻的值 time_steps = X_train.shape[1] # 隐藏层...的个数 cell_size = 128 batch_size=24 bilstm = keras.Sequential() bilstm.add(Bidirectional(keras.layers.LSTM...=sum(abs(per_real_loss))/len(per_real_loss) print(avg_per_real_loss) 0.12909395542298405 #计算指定置信水平下的预测准确率

    5.4K40

    时间序列预测（二）基于LSTM的销售额预测

    时间序列预测（二）基于LSTM的销售额预测 O：小H，Prophet只根据时间趋势去预测，会不会不太准啊 小H：你这了解的还挺全面，确实，销售额虽然很大程度依赖于时间趋势，但也会和其他因素有关。...如果忽略这些因素可能造成预测结果不够准确 小O：那有没有什么办法把这些因素也加进去呢？ 小H：那尝试下LSTM吧～ LSTM是一个循环神经网络，能够学习长期依赖。...理论我是不擅长的，有想深入了解的可在网上找相关资料学习，这里只是介绍如何利用LSTM预测销售额，在训练时既考虑时间趋势又考虑其他因素。...# 时间索引 ds_index = [datetime.datetime.strptime(x, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") for x in test.index[30:]] # 真实序列...如果在做预测的时候，不仅有时间序列数据，还有获得额外的因素，可以尝试使用LSTM进行预测～ 共勉～ 参考资料 [1] 使用 LSTM 对销售额预测: https://blog.csdn.net/weixin

    1.3K31

    基于tensorflow的LSTM 时间序列预测模型

    ，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...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。...这里列举几个重要的注意点： 首先要理解什么是序列和序列化数据，比如如果我要预测24小时的天气，那将会有很多种方案，每种方案的序列化都不一样，若模型输出就是24小时的序列，那么输入序列可以是 t-1之前任意长度的序列...，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。...总之，每种做法效果不一样，具体问题还需要具体分析； TIME_STEPS参数，可以理解为时间步，就是你需要几个时刻的样本来预测，INPUT_SIZE 为每个样本的维度，如果你的样本数据是一个单一序列，没有其他特征的话

    1.8K30

    LSTM时间序列预测及网络层搭建

    最近看到一篇博客，是时间预测问题，数据和代码的原地址在这里， https://www.jianshu.com/p/5d6d5aac4dbd 下面只是对其复现和思考： 首先关于数据预处理的问题，大家可以参考...LSTM预测未来一年某航空公司的客运流量 这里的问题是：给你一个数据集，只有一列数据，这是一个关于时间序列的数据，从这个时间序列中预测未来一年某航空公司的客运流量。...下面的代码主要分为以下几步： LSTM数据预处理 搭建LSTM模型训练 模型预测 数据预处理这块参考上面的链接就可以，而模型的搭建是基于keras的模型，稍微有点疑惑的地方就是数据的构建(训练集和测试集...这里就是先试下没有打乱数据的情况，就是按照顺序的数据集构建进行训练和预测： #!...若为True则返回整个序列，否则仅返回输出序列的最后一个输出 input_length：当输入序列的长度固定时，该参数为输入序列的长度。

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    深入LSTM神经网络的时间序列预测

    时刻有误差 ，这里的 为真实值， 为预测值。那么整个时间长度 ，我们有 ，我们的目的就是更新所有的参数 和 使 最小。...▲ 图3：实际销量数据 4.1 构建一般LSTM模型，当我们选择步长为1时，先给出结果如下 ▲ 图4 正常建立 LSTM 模型预测会出现如上预测值右偏现象，尽管 r2 或者 MSE 很好，但这建立的模型其实是无效模型...LSTM 预测理论跟 ARIMA 也是有区别的，LSTM 主要是基于窗口滑动取数据训练来预测滞后数据，其中的 cell 机制会由于权重共享原因减少一些参数；ARIMA 模型是根据自回归理论，建立与自己过去有关的模型...两者共同点就是能很好运用序列数据，而且通过不停迭代能无限预测下去，但预测模型还是基于短期预测有效，长期预测必然会导致偏差很大，而且有可能出现预测值趋于不变的情况。...= 128#神经元个数 nb_lstm_outputs2 = 128#神经元个数 nb_time_steps = train_X.shape[1]#时间序列长度 nb_input_vector

    3K20

    深入LSTM神经网络的时间序列预测

    时刻有误差 ，这里的 为真实值， 为预测值。那么整个时间长度 ，我们有 ，我们的目的就是更新所有的参数 和 使 最小。...▲ 图3：实际销量数据 4.1 构建一般LSTM模型，当我们选择步长为1时，先给出结果如下 ▲ 图4 正常建立 LSTM 模型预测会出现如上预测值右偏现象，尽管 r2 或者 MSE 很好，但这建立的模型其实是无效模型...LSTM 预测理论跟 ARIMA 也是有区别的，LSTM 主要是基于窗口滑动取数据训练来预测滞后数据，其中的 cell 机制会由于权重共享原因减少一些参数；ARIMA 模型是根据自回归理论，建立与自己过去有关的模型...两者共同点就是能很好运用序列数据，而且通过不停迭代能无限预测下去，但预测模型还是基于短期预测有效，长期预测必然会导致偏差很大，而且有可能出现预测值趋于不变的情况。...= 128#神经元个数 nb_lstm_outputs2 = 128#神经元个数 nb_time_steps = train_X.shape[1]#时间序列长度 nb_input_vector

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    pytorch lstm时间序列预测问题踩坑「建议收藏」

    这里写目录标题 1.做时间序列问题 2.问题 1.数据集自己做，为多个输入对应多个或一个输出 2.损失函数 注意：不能用交叉熵 nn.CrossEntropyLoss() 注意2：真实值（目标值）必须是两个维度...，否则会警告，不会报错 增加维度方法： 3.准确率 3.结果 1.做时间序列问题 2.问题 1.数据集自己做，为多个输入对应多个或一个输出 2.损失函数 注意：不能用交叉熵 nn.CrossEntropyLoss...np.unaqueeze总是报错，不明白为什么 3.准确率 分类问题是有准确率这个评价的，但是我训练的rnn，loss一直降低，但是准确率为0，才反应过来，回归问题很难达到完全一致 3.结果 这是测试集预测结果...，前10步预测后1步，勉强可以 训练集结果： 之后需要 0.5....根据上一步预测结果预测下一个——做不到，x为13个变量，y只有1个，无法用y作为下一个x 找一个预测结果评价指标 transformer编码解码 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://

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    Keras中带LSTM的多变量时间序列预测

    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。...提供超过1小时的输入时间步。 在学习序列预测问题时，考虑到LSTM使用反向传播的时间，最后一点可能是最重要的。 定义和拟合模型 在本节中，我们将在多元输入数据上拟合一个LSTM模型。...，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。

    46.4K149

    教程 | 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测

    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。...空气污染时间序列折线图 多变量 LSTM 预测模型 本节，我们将调整一个 LSTM 模型以适合此预测问题。...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。 ?

    3.9K80

    使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列

    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。...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。...该模型能够有效地处理和预测多维时间序列数据，并且可以应用于各种实际场景。

    1.1K10

    LSTM：在Python中使用PyTorch使用LSTM进行时间序列预测

    时间序列数据，顾名思义，是一种随着时间改变的数据。例如，24小时气温数据，一个月得分产品价格数据，某一公司股票价格年度数据。...高级深度学习模型，比如长短期记忆网络（LSTM），能够捕获到时间序列数据中的变化模式，进而能够预测数据的未来趋势。在这篇文章中，你将会看到如何利用LSTM算法来对时间序列数据进行预测。...在我早些时候的文章中，我展示了如何运用Keras库并利用LSTM进行时间序列分析，以预测未来的股票价格。将使用PyTorch库，它是最常用的深度学习的Python库之一。...LSTM算法将在训练集上进行训练。然后，该模型将被用来对测试集进行预测。预测结果将与测试集的实际值进行比较，以评估训练模型的性能。 前132条记录将被用来训练模型，最后12条记录将被用作测试集。...对于时间序列预测来说，将数据标准化是非常重要的。我们将对数据集进行最小/最大缩放，使数据在一定的最小值和最大值范围内正常化。

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