LSTM多步预测轻松预测时间序列

2023-05-31 11:39:19

利用 LSTM 轻松预测时间序列

在预测未来事件的竞赛中，时间序列预测始终处于领先地位。从股票市场到天气预报再到制造业，其应用无处不在。而 LSTM（长短期记忆）神经网络凭借其强大的长期依赖关系学习能力，在时间序列预测领域大放异彩。本文将深入探讨 LSTM 多步预测和区间预测的技术，带你轻松预测时间序列。

LSTM 多步预测

LSTM 多步预测的核心思想是利用 LSTM 模型把握时间序列中的长期依赖关系，并以此推演未来的事件。LSTM 模型由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收时间序列数据，隐藏层逐步学习长期依赖关系，而输出层吐出预测结果。

LSTM 区间预测

LSTM 区间预测更进一步，在 LSTM 多步预测的基础上，对预测结果进行不确定性估计。它计算预测值的均值和标准差，据此计算预测区间的上限和下限，从而量化预测结果的可靠性。

LSTM 预测实现步骤

多步预测：

预处理数据： 将时间序列数据转换成 LSTM 模型可识别和处理的格式。
构建 LSTM 模型： 创建包含输入层、隐藏层和输出层的 LSTM 模型。
训练模型： 利用时间序列数据训练 LSTM 模型，使其掌握时间序列的长期依赖关系。
预测未来事件： 使用训练好的模型预测未来事件。

区间预测：

计算均值和标准差： 基于多步预测结果计算预测值的均值和标准差。
计算预测区间： 利用均值和标准差计算预测区间的上限和下限。

代码示例

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf

# 加载时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 预处理数据
data = data.drop('date', axis=1)
data = data.values
data = (data - np.mean(data)) / np.std(data)

# 构建 LSTM 模型
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.LSTM(100, input_shape=(data.shape[1],)))
model.add(tf.keras.layers.Dense(1))

# 训练 LSTM 模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(data, data, epochs=100)

# 多步预测
predictions = model.predict(data[-10:])

# 区间预测
mean = np.mean(predictions)
std = np.std(predictions)
upper_bound = mean + 2 * std
lower_bound = mean - 2 * std