数据预览# 转换为DataFramedf = pd.DataFrame(data)# 将日期转换为时间序列，并设为索引df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], format...这个过程大致分为以下几步：使用最近的数据：基于look_back参数，从最新的数据开始预测。进行预测：利用模型预测下一个时间点的值。更新输入数据：将预测值添加到输入数据中，用于下一步的预测。...(0)), dim=2)# 将预测结果逆标准化predictions = scaler.inverse_transform(np.array(predictions_normalized).reshape...每次预测后，我们都会更新这个输入数据，将最新的预测值添加进去，同时移除最旧的数据点，以便于下一次预测。...预测完成后，我们使用与训练数据相同的MinMaxScaler实例scaler来逆标准化预测结果，以获取原始尺度上的预测值。确保在进行预测之前，model已经在相似的数据上训练并且达到了满意的性能。
本文将主要讲述如何使用BLiTZ（PyTorch贝叶斯深度学习库）来建立贝叶斯LSTM模型，以及如何在其上使用序列数据进行训练与推理。 ?...在本文中，我们将解释贝叶斯长期短期记忆模型（LSTM）是如何工作的，然后通过一个Kaggle数据集进行股票置信区间的预测。...贝叶斯LSTM层 众所周知，LSTM结构旨在解决使用标准的循环神经网络（RNN）处理长序列数据时发生的信息消失问题。 在数学上，LSTM结构的描述如下： ?...同时，在查询真实数据之前，我们必须设置将尝试预测的窗口大小。...，我们将在置信区间内绘制真实值与预测值。
运行Dickey-Fuller测试时，会产生以下结果： 当p值高于0.05时，不能拒绝非平稳性的零假设。...，epochs = 100，batch_size = 1，verbose = 2） ＃生成预测 trainpred = model.predict（X_train） ＃将标准化后的数据转换为原始数据...以下是预测消费与实际消费量的关系图： 有趣的是，当在原始数据上生成预测（未转换为对数格式）时，会产生以下训练和测试误差： 在每天平均消耗4043千瓦的情况下，测试的均方误差占总日均消耗量的近20％，并且与对数数据产生的误差相比非常高...让我们来看看这增加预测到10和50天。 10天 50天 我们可以看到测试误差在10天和50天期间显着降低，并且考虑到LSTM模型在预测时考虑了更多的历史数据，消耗的波动性得到了更好的预测。...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。
运行Dickey-Fuller测试时，会产生以下结果： 当p值高于0.05时，不能拒绝非平稳性的零假设。 ...，epochs = 100，batch_size = 1，verbose = 2） ＃生成预测 trainpred = model.predict（X_train） ＃将标准化后的数据转换为原始数据...以下是预测消费与实际消费量的关系图： 有趣的是，当在原始数据上生成预测（未转换为对数格式）时，会产生以下训练和测试误差： 在每天平均消耗4043千瓦的情况下，测试的均方误差占总日均消耗量的近20％，并且与对数数据产生的误差相比非常高...让我们来看看这增加预测到10和50天。 10天 50天 我们可以看到测试误差在10天和50天期间显着降低，并且考虑到LSTM模型在预测时考虑了更多的历史数据，消耗的波动性得到了更好的预测。...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。
正如我们所见，只有一列，因此即将到来的未来值将仅取决于它之前的值。 但是在多元时间序列数据的情况下，将有不同类型的特征值并且目标数据将依赖于这些特征。...，并且它们没有在相同的范围内缩放，因此为了避免预测错误，让我们先使用MinMaxScaler缩放数据。...然后我们将dataX和dataY列表转换为数组，它们以数组格式在LSTM中进行训练。 我们来看看形状。...scaler.inverse_transform(prediction) 报错了，这是因为在缩放数据时，我们每行有 5 列，现在我们只有 1 列是目标列。...现在让我们预测一些未来值。 从主 df 数据集中获取我们在开始时加载的最后 30 个值[为什么是 30？
梯度消失：RNN梯度消失是因为激活函数tanh函数的倒数在0到1之间，反向传播时更新前面时刻的参数时，当参数W初始化为小于1的数，则多个(tanh函数’ * W)相乘，将导致求得的偏导极小（小于1的数连乘...注意，test_input中包含12个数据， 在for循环中，12个数据将用于对测试集的第一个数据进行预测，然后将预测值附加到test_inputs列表中。...在第二次迭代中，最后12个数据将再次用作输入，并进行新的预测，然后 将第二次预测的新值再次添加到列表中。 由于测试集中有12个元素，因此该循环将执行12次。...循环结束后，test_inputs列表将包含24个数据，其中，最后12个数据将是测试集的预测值。...print(test_inputs[fut_pred:]) #由于对训练集数据进行了标准化，因此预测数据也是标准化了的 #需要将归一化的预测值转换为实际的预测值。
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。...(file_name, sep=',', usecols=[1]) # 把数据转换为数组 data_all = np.array(df).astype(float) # 将数据缩放至给定的最小值与最大值之间...就是源代码中的打乱数据顺序，本质上造成了历史和未来的混淆，实际是用到了未来的数据预测趋势，overfitting了。...基于以上的主要问题，在完全没有未来数据参与下进行训练，进行修改后的数据处理过程如下：全集—分割—训练集归一训练—验证集使用训练集std&mean进行归一完成预测。...) print(split_boundary) train_x = data_all[: split_boundary] print(train_x.shape) # 训练集的归一化:将数据缩放至给定的最小值与最大值之间
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。...下面的脚本加载原始数据集，并将日期 - 时间信息解析为Pandas DataFrame索引。“否”列被删除，然后为每列指定更清晰的名称。最后，将NA值替换为“0”值，并且将前24小时移除。...最后，将NA值替换为“0”值，并且将最初的24小时移除。...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。...我们将预测与测试数据集结合起来，并将缩放比例倒置。我们还将测试数据集与预期的污染数据进行了转换。 通过预测值和实际值，我们可以计算模型的误差分数。
学习该教程后，您将收获： 如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据集； 如何准备数据，并使LSTM模型适用于多变量时间序列预测问题； 如何做预测，并将预测的结果重新调整为原始数据单位。...看数据表可知，第一个24小时里，PM2.5这一列有很多空值。因此，我们把第一个24小时里的数据行删掉。剩余的数据里面也有少部分空值，为了保持数据完整性和连续性，只要将空值填补为0即可。...预测模型 本节中，我们将LSTM应用到实际问题中。...比如： 对风向进行独热向量编码操作 通过差分和季节性调整平稳所有series 把前多个小时的输入作为变量预测该时段的情况 考虑到在学习序列预测问题时，LSTM在时间上使用反向传播，最后一点可能是最重要的...通过对比原始比例的预测值和实际值，我们可以计算模型的误差分数，这里计算误差用均方根误差。
需要把数据做一下转化: 将一列变成两列，第一列是 t 月的乘客数，第二列是 t+1 列的乘客数。...look_back 就是预测下一步所需要的 time steps： timesteps 就是 LSTM 认为每个输入数据与前多少个陆续输入的数据有联系。...例如具有这样用段序列数据 “…ABCDBCEDF…”，当 timesteps 为 3 时，在模型预测中如果输入数据为“D”，那么之前接收的数据如果为“B”和“C”则此时的预测输出为 B 的概率更大，之前接收的数据如果为...要把数据正则话，此时 LSTM 比较敏感。...，绿色为训练集的预测值，红色为测试集的预测值 # shift train predictions for plottingtrainPredictPlot = numpy.empty_like(dataset
在使用LSTM和其他算法等技术分析财务数据时，请务必记住这些不是保证结果。股票市场令人难以置信的不可预测且迅速变化。这只是一个有趣的项目，可以学习使用神经网络进行库存分析的一些基本技术。...将原始日期存储在org_dates中。稍后将使用org_dates来绘制预测和日期。 然后，使用mdates.date2num将dates_df日期转换为整数。...因此，使用内核函数将数据转换为更高维度并“拉伸”数据空间以使数据点适合类别： 内核函数的Gif C是正则化参数。这是希望避免错误分类每个训练示例的程度。 对于较大的C值，算法将选择较小边距的超平面。...首先从测试数据帧中获取2019年的收盘价格数据，然后将其转换为0到1之间的值。 再次使用create_dataset函数将数据转换为36个股票价格的批次。...然后，将原始y值存储在org_y变量中。将绘制此图并将这些值与模型预测的价格值进行比较。 最后，重塑它，让网络做出价格预测。
例如，24小时内的温度，一个月内各种产品的价格，一年中特定公司的股票价格。诸如长期短期记忆网络（LSTM）之类的高级深度学习模型能够捕获时间序列数据中的模式，因此可用于对数据的未来趋势进行预测。...在本文中，您将看到如何使用LSTM算法使用时间序列数据进行将来的预测。 ...接下来，我们将数据集分为训练集和测试集。LSTM算法将在训练集上进行训练。然后将使用该模型对测试集进行预测。将预测结果与测试集中的实际值进行比较，以评估训练后模型的性能。 ...该test_inputs项目将包含12个项目。在for循环内，这12个项目将用于对测试集中的第一个项目进行预测，即项目编号133。然后将预测值附加到test_inputs列表中。...由于我们对训练数据集进行了标准化，因此预测值也进行了标准化。我们需要将归一化的预测值转换为实际的预测值。
问题：航班乘客预测 数据：1949 到 1960 一共 12 年，每年 12 个月的数据，一共 144 个数据，单位是 1000 下载地址 目标：预测国际航班未来 1 个月的乘客数 import...需要把数据做一下转化: 将一列变成两列，第一列是 t 月的乘客数，第二列是 t+1 列的乘客数。...look_back 就是预测下一步所需要的 time steps： timesteps 就是 LSTM 认为每个输入数据与前多少个陆续输入的数据有联系。...例如具有这样用段序列数据 “…ABCDBCEDF…”，当 timesteps 为 3 时，在模型预测中如果输入数据为“D”，那么之前接收的数据如果为“B”和“C”则此时的预测输出为 B 的概率更大，之前接收的数据如果为...，绿色为训练集的预测值，红色为测试集的预测值 # shift train predictions for plotting trainPredictPlot = numpy.empty_like(dataset
包含三块内容： 如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据集； 如何准备数据，并使LSTM模型适用于多变量时间序列预测问题； 如何做预测，并将预测的结果重新调整为原始数据单位。...看数据表可知，第一个24小时里，PM2.5这一列有很多空值。 因此，我们把第一个24小时里的数据行删掉。 剩余的数据里面也有少部分空值，为了保持数据完整性和连续性，只要将空值填补为0即可。...预测模型 现在，我们将LSTM应用到实际问题中。...考虑到在学习序列预测问题时，LSTM在时间上使用反向传播，最后一点可能是最重要的。 2、定义和拟合模型 这一部分，我们将会在多变量输入数据上拟合LSTM模型。 首先，分割训练集和测试集。...通过对比原始比例的预测值和实际值，我们可以计算模型的误差分数，这里计算误差用均方根误差。
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。...= scaler.inverse_transform(testPredict) testY = scaler.inverse_transform(testY) 打印一下评分，写到这博主发现小错误，不过懒得改了...绿色是测试的预测值，蓝色的是原始数据，和前面说的一样，趋势大概相同，但是峰值有误差。还有一个问题就是博主这里的代码是将预测值提前一天画的。...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。
疫情期间，在家学习Python，调通了基于监督学习的LSTM神经网络预测模型代码，在一般代码的基础上，做了单步和多步通用版的改进。调通的代码附后，供各位大咖指正。...虽然代码调通了，但是发现输出的预测结果均滞后于实际值，更像是对原始数据的拟合而不是预测，这个文章主要是想请教一下： 1、代码问题在哪里？ 2、如果代码没问题，预测功能是怎么体现的？...n_predictions = 1 # 预测值数 delay = 5 # 目标是未来第5个交易日 test_trade_date = [] # 定义字符串转换为浮点型 def str_to_float...均方根误差(rmse): %.6f' % rmse) print('平均绝对误差(mae): %.6f' % mae) print('R_square: %.6f' % r_square) 用代码生成5日数据预测和实际值对比图如下图所示...调试时发现，如果在开始阶段将训练集和测试集分别进行归一化处理，预测数据质量更好， 图像的拟合程度更高，同样也能更明显的看出预测数据的滞后性： image.png 预测质量评价数据如下： 均方误差
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。...本文主要参考自使用 LSTM 对销售额预测[1]，但是该博客中的介绍数据与上期数据一致，但实战数据又做了更换。为了更好的对比，这里的实战数据也采用上期数据。...Y实际为30个样本下一个样本的y值。...即第0个训练样本X为原始数据df中[0-29]的所有数据，第0个训练Y为原始数据df中第30个样本的y值 # 定义LSTM def build_model(optimizer): grid_model...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
df.plot(figsize=(10, 5)) 2-3.png # 将超过100分的数据设置为100分满分 df[df > 100] = 100 # 处理缺失值， 用缺失值前面的有效值从前往后填补...模型 def create_lstm_model(look_back, predict_steps=1): '''构建lstm模型 传入步长值，构建简单的lstm模型并返回。...args: model: lstm模型 trainX: 训练数据的特征 testX: 测试数据的特征 scaler: 做缩放的对象，用于将归一化的数据还原...# 归一化数据还原 train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) test_predict = scaler.inverse_transform...另外，在构造数据中熟悉了numpy的使用； 在读取数据及做数据分析及异常值处理时熟悉了pandas的使用； 通过matplotlib绘制图达到直观展示数据的效果；做时序预测时熟悉了keras的使用。
持续性预测是使用前一时间步（t-1）的观测值预测当前时间步（t）的观测值。 我们可以通过从训练数据和历史积累的历史数据中获取最后一个观测数据，并用它预测当前的时间步长来实现这一点。...在Keras中，这被称为有状态，并且在定义LSTM层时涉及到将“ 有状态 ”参数设置为“ 真 ”。 默认情况下，Keras中的LSTM层在一个批处理数据之间保持状态。...然后，我们可以在训练时期结束时重置内部状态，为下一次训练迭代做好准备。 下面是一个将神经网络手动拟合到训练数据集的循环。...给定一个拟合模型，在拟合模型时使用的批量大小（例如1）和测试数据中的一行，函数将从测试行中分离出输入数据，对其进行重构，并将预测作为单个浮点值。...请注意，在本教程中，尽管有新的观察值，并作为输入变量使用，我们基本上执行了一种12个一步的连续预测，模型并没有更新。 调整LSTM模型。模型没有调整;相反，这个配置是通过一些快速的尝试和错误发现的。
在接下来的这篇文章中，你将学会如何利用深度学习库Keras搭建LSTM模型来处理多个变量的时间序列预测问题，你会掌握： 如何将原始数据转化为适合处理时序预测问题的数据格式； 如何准备数据并搭建LSTM来处理时序预测问题...一、空气污染预测 在这篇博客中，我们将采用空气质量数据集。数据来源自位于北京的美国大使馆在2010年至2014年共5年间每小时采集的天气及空气污染指数。...24小时PM2.5值都是NA，因此需要删除这部分数据，对于其他时刻少量的缺省值利用Pandas中的fillna填充；同时需要整合日期数据，使其作为Pandas中索引（index）。...三、多变量LSTM预测模型 3.1 LSTM数据准备 采用LSTM模型时，第一步需要对数据进行适配处理，其中包括将数据集转化为有监督学习问题和归一化变量（包括输入和输出值），使其能够实现通过前一个时刻（...在之前的多个时间步骤中训练模型所需的更改非常少，如下所示:首先，在调用series_to_supervised()时，必须适当地构造问题。我们将使用3小时的数据作为输入。
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