基于LSTM的时间序列预测研究

LSTM 时间序列分析预测 目录

概述

• 使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析
• 基于Tensorflow框架、Keras接口开发网络模型
• 包含：数据清洗、数据特征提取、数据建模、数据预测

项目资源

1. 自回归(AR,ARIMA)模型时间序列预测合集：代码获取见底部卡片
2. 深度学习模型时间序列预测合集：：代码获取见底部卡片
3. 基于NLP的文本分析项目合集：：代码获取见底部卡片

第一部分：基础LSTM应用

一、LSTM单变量预测（shampoo-sales）

1. LSTM单变量基础
   • 香皂销售预测案例
2. 数据预处理
   • 观测值缩放
   • 时间序列转稳定数据
   • 时间序列转监督学习数据
3. 模型开发
   • LSTM模型构建
   • 完整LSTM案例实现
   • 健壮性优化案例

二、LSTM多变量预测（air_pollution）

1. 数据准备
   • 多变量数据输出
   • 预处理流程
2. 模型开发
   • LSTM数据预处理
   • 模型定义与训练

三、Multi-Step LSTM预测

1. 静态模型预测
2. 多步预测LSTM网络实现

第二部分：LSTM进阶应用（airline-passengers）

1. LSTM回归网络（1→1）
2. 移动窗口型回归（3→1）
3. 时间步长型回归（3→1）
4. 批次间具有记忆的LSTM
5. 批次间具有堆叠的LSTM

第三部分：LSTM核心特性

一、编码器-解码器架构

1. 回声随机序列案例
   • 数据准备
   • 序列预测
   • 模型实现
   • 简化版可观测数据
2. 输入输出模式
   • 一对一LSTM
   • 多对一LSTM
   • 多对多LSTM（TimeDistributed）
3. 有状态网络预测
   • 输入输出对配置
   • 数据重塑方法
   • 完整实现案例

二、Keras LSTM生命周期

1. 5步操作流程
2. 代码实现解析

第四部分：数据准备技术

一、缺失值处理

1. 序列缺失值学习
2. 忽略缺失值策略
3. 删除缺失数据
4. 替换缺失数据

二、数据标准化

1. 标准化方法
2. 归一化方法

三、数据变换

1. 差分消除季节性
2. 差分消除趋势

四、特征编码

1. One-hot编码实现
   • Keras实现
   • Scikit-learn实现
   • 手动实现

五、数据重塑

1. 单输入样本处理
2. 多输入特征处理
3. 单变量时间序列准备

第五部分：LSTM建模技术

一、网络架构

1. 堆叠LSTM实现
   • 2D输出版本
   • 3D输出版本

二、模型管理

1. 模型保存与加载

三、模型诊断

1. 欠拟合识别（训练周期不足）
2. 合格模型标准
3. 过拟合识别
4. 多次拟合评估方法

第六部分：完整案例

案例1：空气质量预测（多变量）

1. 数据准备与可视化
2. 监督学习数据转换
3. 单日预测模型
4. 三日预测模型

案例2：洗发水销量（单步预测）

1. 数据集分析
2. 滞后模型构建
3. 监督数据结构
4. 差分法与缩放法
5. LSTM实现与评估
6. 股票数据测试
   • 原始数据预测
   • 验证集损失分析

案例3：洗发水销量（多步预测）

1. 监督数据准备
2. 静态预测效果
3. 神经网络预测实现

核心代码

基于LSTM的时间序列预测研究# coding=utf-8importpandas as pdimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltimporttensorflow as tfimporttensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior()#——————————————————导入数据——————————————————————f=open('dataset_1.csv')df=pd.read_csv(f)#读入股票数据data=np.array(df['max'])#获取最高价序列data=data[::-1]#反转，使数据按照日期先后顺序排列#以折线图展示data# plt.figure()# plt.plot(data)# plt.show()normalize_data=(data - np.mean(data))/ np.std(data)#标准化normalize_data=normalize_data[:, np.newaxis]#增加1个维度#———————————————————形成训练集—————————————————————time_step=20#时间步rnn_unit=10#hidden layer unitslstm_layers=2#每一批次训练多少个样例batch_size=60#输入层维度 #每一批次训练多少个样例input_size=1#输入层维度output_size=1#输出层维度lr=0.0006#学习率train_x, train_y=[],[]#训练集foriinrange(len(normalize_data)- time_step -1): x=normalize_data[i:i + time_step]y=normalize_data[i +1:i + time_step +1]train_x.append(x.tolist())train_y.append(y.tolist())# 定义每个X sample的形状(?, time_step, input_size)X=tf.placeholder(tf.float32,[None, time_step, input_size])# 定义每个Y sample的形状(?, time_step, output_size)Y=tf.placeholder(tf.float32,[None, time_step, output_size])#——————————————————定义神经网络变量——————————————————#输入层、输出层权重、偏置weights={'in':tf.Variable(tf.random_normal([input_size, rnn_unit])),'out':tf.Variable(tf.random_normal([rnn_unit,1]))}print(weights)biases={'in':tf.Variable(tf.constant(0.1,shape=[rnn_unit,])),'out':tf.Variable(tf.constant(0.1,shape=[1,]))}print(biases)#参数：输入网络批次数目def lstm(batch):#参数：输入网络批次数目w_in=weights['in']b_in=biases['in']print(X)input=tf.reshape(X,[-1, input_size])#需要将tensor转成2维进行计算，计算后的结果作为隐藏层的输入print(input)input_rnn=tf.matmul(input, w_in)+ b_in input_rnn=tf.reshape(input_rnn,[-1, time_step, rnn_unit])#将tensor转成3维，作为lstm cell的输入cell=tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(rnn_unit)foriinrange(lstm_layers)])init_state=cell.zero_state(batch,dtype=tf.float32)output_rnn, final_states=tf.nn.dynamic_rnn(cell, input_rnn,initial_state=init_state,dtype=tf.float32)output=tf.reshape(output_rnn,[-1, rnn_unit])#作为输出层的输入w_out=weights['out']b_out=biases['out']pred=tf.matmul(output, w_out)+ b_outreturnpred, final_states def train_lstm(): global batch_size with tf.variable_scope("sec_lstm"): pred, _=lstm(batch_size)# 损失函数loss=tf.reduce_mean(tf.square(tf.reshape(pred,[-1])- tf.reshape(Y,[-1])))train_op=tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(loss)saver=tf.train.Saver(tf.global_variables())with tf.Session()as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer())# 重复训练10000次foriinrange(100):# We can increase the number of iterations to gain better result.step=0start=0end=start + batch_size print("i = ",i)while(end<len(train_x)): _, loss_=sess.run([train_op, loss],feed_dict={X: train_x[start:end], Y: train_y[start:end]})start+=batch_size end=start + batch_sizeifstep %100==0:#每10步保存一次参数print("Number of iterations:", i," loss:", loss_)print("model_save", saver.save(sess,'model_save1\\modle.ckpt'))# I run the code in windows 10,so use 'model_save1\\modle.ckpt'# if you run it in Linux,please use 'model_save1/modle.ckpt'step+=1print("The train has finished")train_lstm()input()prediction()

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