时间序列预测模型实战案例(三)(LSTM)(Python)(深度学习)时间序列预测(包括运行代码以及代码讲解)

时间序列预测模型实战案例（三）：LSTM

在时间序列预测中，长短期记忆网络（LSTM）是一种非常强劲的深度学习模型。本文将通过一个Python实战案例，向您展示怎样使用LSTM进行时间序列预测。

一、准备工作

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

二、数据预处理

接下来，我们需要对数据进行预处理。这里我们使用MinMaxScaler对数据进行归一化处理：

# 加载数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 请替换为你的数据文件路径
data = data['your_column'].values  # 请替换为你的时间序列列名
# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data.reshape(-1, 1))

三、创建训练集和测试集

为了训练和评估模型，我们需要将数据集分为训练集和测试集：

# 创建训练集和测试集
train_size = int(len(scaled_data) * 0.67)
test_size = len(scaled_data) - train_size
train, test = scaled_data[0:train_size, :], scaled_data[train_size:len(scaled_data), :]

四、构建LSTM模型

现在我们来构建LSTM模型：

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(train.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(train, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

五、预测和反归一化

使用训练好的模型进行预测，并将预测因此反归一化：

# 预测
predicted_stock_price = model.predict(test)
predicted_stock_price = scaler.inverse_transform(predicted_stock_price)
# 评估模型
import math
from sklearn.metrics import mean_squared_error
rmse = math.sqrt(mean_squared_error(test, predicted_stock_price))
print("RMSE: ", rmse)

六、总结

通过本案例，我们了解了怎样使用LSTM进行时间序列预测。需要注意的是，在实际应用中，大概需要对模型进行调优，以大致有更好的预测效果。

本文由IT视界版权所有,禁止未经同意的情况下转发