PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子|附代码数据
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最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
一个简单的编码器-解码器LSTM神经网络应用于时间序列预测问题：预测天然气价格，预测范围为 10 天。“进入”时间步长也设置为 10 天。) 只需要 10 天来推断接下来的 10 天。可以使用 10 天的历史数据集以在线学习的方式重新训练网络
数据集是天然气价格 （ 查看文末了解数据获取方式 ） ，具有以下特征：
-
日期（从 1997 年到 2020 年）- 为 每天数据
-
以元计的天然气价格
读取数据并将日期作为索引处理
# 固定日期时间并设置为索引
dftet.index = pd.DatetimeIndex
# 用NaN来填补缺失的日期（以后再补）
dargt = f_arget.reindex(ales, fill_value=np.nan)
# 检查
print(d_tret.dtypes)
df_aget.head(10)处理缺失的日期
# 数据归纳（使用 "向前填充"--根据之前的值进行填充）。
dfaet.fillna(method='ffill', inplace=True)特征工程
因为我们正在使用深度学习，所以特征工程将是最小的。
- One-hot 编码“is_weekend”和星期几
- 添加行的最小值和最大值（可选）
通过设置固定的上限（例如 30 倍中位数）修复异常高的值
# 在df_agg中修复任何非常高的值 - 归一化为中值
for col in co_to_fi_ies:
dgt[col] = fixnaes(dftget[col])添加滞后
# 增加每周的滞后性
df_tret = addag(d_aget, tare_arble='Price', step_ak=7)
# 增加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（需要减小较宽的数值范围，以便 LSTM 收敛）。
# 标准化训练数据[0, 1]
sclr = prcsing.Maxcaer((0,1))准备训练数据集
- 时间步数 = 1
- 时间步数 = nsteout小时数（预测范围）
在这里，我们将数据集从 [samples, features] 转换为 [samples, steps, features] - 与算法 LSTM 一起使用的维度。下面的序列拆分使用“walk-forward”方法来创建训练数据集。
# 多变量多步骤编码器-解码器 lstm 示例
# 选择一个时间步骤的数量
# 维度变成[样本数、步骤、特征]
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
print
model = cre_odel(n_tps_in, n_tep_out, n_feures, lerig_rate=0.0001)探索预测
%%time
#加载特定的模型
model = lod_id_del(
n_stepin,
n_sep_out,
X_tan.shape[2])# 展示对一个样本的预测
testle_ix = 0
yat = 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.sqrtplot_result(yhat[0], scaler, saved_columns)点击标题查阅往期内容
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01
02
03
04
平均 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
注意：模型已经“看到”或训练了这些样本，但我们希望确保它与预测一致。如果它做得不好，模型可能会欠拟合或过拟合。要尝试的事情：
- 增加或减少批量大小
- 增加或减少学习率
- 更改网络中 LSTM 的隐藏层数
# 获得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、特征]
n_res = dtcentorm.shape[1]
X_st = data_recn_trsrd.reshape((1, n_tps_n, n_feares))
# 预测
foecst = mlll.predict(X_past)
# 扩大规模并转换为DF
forcast = 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] # 获得历史数据的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
# 获取最后10步
dtareent = dfargt.iloc[-nstpsin:]。
# 标准化
dta_ecntranfomed = scaler.trasorm(data_recent)
# 预测
forct = meall.rict(_past)
# 扩大规模并转换为DF
foreast = 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] # 获得历史数据的X步回溯
# 绘制预测图
plt.plot(fectoc[:,i])点击文末 “阅读原文”
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本文选自《PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子》。
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