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最近咱们被客户要求撰写对于LSTM的钻研报告，包含一些图形和统计输入。

一个简略的编码器-解码器LSTM神经网络应用于工夫序列预测问题：预测天然气价格，预测范畴为 10 天。“进入”工夫步长也设置为 10 天。) 只须要 10 天来推断接下来的 10 天。能够应用 10 天的历史数据集以在线学习的形式从新训练网络 （ 点击文末“浏览原文”获取残缺代码数据 ） 。

数据集是天然气价格 （ 查看文末理解数据获取形式 ） ，具备以下特色：

  • 日期（从 1997 年到 2020 年）- 为 每天数据
  • 以元计的天然气价格

相干视频：LSTM神经网络架构和工作原理及其在Python中的预测利用

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拓端数据部落

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读取数据并将日期作为索引解决

# 固定日期工夫并设置为索引dftet.index = pd.DatetimeIndex# 用NaN来填补缺失的日期（当前再补）dargt = f_arget.reindex(ales, fill_value=np.nan)# 查看print(d_tret.dtypes)df_aget.head(10)

解决缺失的日期

# 数据演绎（应用 "向前填充"--依据之前的值进行填充）。dfaet.fillna(method='ffill', inplace=True)

特色工程

因为咱们正在应用深度学习，所以特色工程将是最小的。

  • One-hot 编码“is_weekend”和星期几
  • 增加行的最小值和最大值（可选）

通过设置固定的下限（例如 30 倍中位数）修复异样高的值

# 在df_agg中修复任何十分高的值 - 归一化为中值for col in co_to_fi_ies:    dgt[col] = fixnaes(dftget[col])

增加滞后

# 减少每周的滞后性df_tret = addag(d_aget, tare_arble='Price', step_ak=7)# 减少30天的滞后性df_get = ad_ag(df_ret, tagt_able='Price', sep_bck=30)

# 合并后删除任何有NA值的列d_gt.dropna(inplace=True)print(dfget.shape)tie_nx = df_art.index

归一化

  • 归一化或最小-最大尺度（须要减小较宽的数值范畴，以便 LSTM 收敛）。
# 标准化训练数据[0, 1]sclr = prcsing.Maxcaer((0,1))

筹备训练数据集

  • 工夫步数 = 1
  • 工夫步数 = nsteout小时数（预测范畴）

在这里，咱们将数据集从 [samples, features] 转换为 [samples, steps, features] - 与算法 LSTM 一起应用的维度。上面的序列拆分应用“walk-forward”办法来创立训练数据集。

# 多变量多步骤编码器-解码器 lstm 示例# 抉择一个工夫步骤的数量# 维度变成[样本数、步骤、特色]X, y = splices(datasformed, n_ep_in, n_ep_out)# 分成训练/测试et_ut = int(0.05*X.shpe[0]) X_tain, X_est, ytrain, y_tst = X[:-tetaont], X[-tes_ont:], y[:-tstmunt], y[-es_unt:]

训练模型

这利用了长期短期记忆算法。

# 实例化和训练模型printmodel = cre_odel(n_tps_in, n_tep_out, n_feures, lerig_rate=0.0001)

摸索预测

%%time#加载特定的模型model = lod_id_del(                           n_stepin,                            n_sep_out,                            X_tan.shape[2])

# 展现对一个样本的预测testle_ix = 0yat = mdel.predict(X_tet[est_amle_ix].reshape((1,n_sep_in, nfatues)),erbose=Tue)

# 计算这一个测试样本的均方根误差rmse = math.sqrt

plot_result(yhat[0], scaler, saved_columns)

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Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量工夫序列建模预测剖析

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01

02

03

04

均匀 RMSE

# 收集所有的测试RMSE值rmesores = []for i in range:    yhat = oel.predict(Xtet[i].reshape((1, _stes_in, _faues)), verbose=False)    # 计算这一个测试样本的均方根误差    rmse = math.sqrt(mensqaerror(yhat[0], y_test[i]))

训练整个数据集

#在所有数据上实例化和训练模型modl_l = cret_mel(nsep_in, steps_ou, n_etures,learnnrate=0.0001)mde_all, ru_ime, weighfie = trin(md_all, X, y, batcsie=16, neohs=15)

样本内预测

留神：模型曾经“看到”或训练了这些样本，但咱们心愿确保它与预测统一。如果它做得不好，模型可能会欠拟合或过拟合。要尝试的事件：

  • 减少或缩小批量大小
  • 减少或缩小学习率
  • 更改网络中 LSTM 的暗藏层数
# 取得10个步da_cent = dfret.iloc[-(ntes_in*2):-nsps_in]# 标准化dta_ectormed = sclr.rasfrm(daareent)# 维度变成[样本数、步骤、特色]n_res = dtcentorm.shape[1]X_st = data_recn_trsrd.reshape((1, n_tps_n, n_feares))# 预测foecst = mlll.predict(X_past)# 扩充规模并转换为DFforcast = forast.resape(n_eaturs))foect = saer.inese_transform(forecast)fuure_dtes  df_targe.ide[-n_steps_out:] # 绘图histrcl = d_aet.ioc[-100:, :1] # 取得历史数据的X步回溯for i in ane(oisae[1]):    fig = plt.igre(fgze=(10,5))        # 绘制df_agg历史数据    plt.plot(.iloc[:,i]        # 绘制预测图    plt.plot(frc.iloc[:,i])    # 标签和图例    plt.xlabel

预测样本外

# 获取最初10步dtareent = dfargt.iloc[-nstpsin:]。# 标准化dta_ecntranfomed = scaler.trasorm(data_recent)# 预测forct = meall.rict(_past)# 扩充规模并转换为DFforeast = foecs.eshape(_seps_ut, n_eatures))foreast = sclerinvers_tranorm(focast)futur_daes = pd.daternge(df_argetinex[-1], priods=step_out, freq='D')# 绘图htrical = df_taet.iloc[-100:, :1] # 取得历史数据的X步回溯# 绘制预测图    plt.plot(fectoc[:,i])

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本文选自《PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行工夫序列预测天然气价格例子》。

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