LSTM时间序列预测模型

DonviYang

2020-06-12

LSTM时间序列预测模型

长短期记忆（long short-term memory，LSTM）。本节将基于pytorch建立一个LSTM模型，以用于航班乘客数据的预测，这里将直接按照代码块进行解释。

数据的预处理

#时间序列预测模型LSTM
import torch
import torch.nn as nn
import seaborn as sns  #读取seaborn的数据文件，需要ladder
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

flight_data = sns.load_dataset("flights")
#print(flight_data.head())
all_data = flight_data[‘passengers‘].values.astype(float)

#一共144行数据，这里设置每12个数据为一个间隔（1年为12月）

#任务是根据前132个月来预测最近12个月内旅行的乘客人数。请记住，我们有144个月的记录，这意味着前132个月的数据将用于训练我们的LSTM模型，而模型性能将使用最近12个月的值进行评估。

#最后待验证的数据集（月份数目）大小，数值可以修改，记得修改最后plot对应的x范围即可
test_data_size = 12   
train_data = all_data[:-test_data_size] #训练数据
test_data = all_data[-test_data_size:]  #测试数据

#归一化处理减小误差
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1,1))
train_data_normalized = scaler.fit_transform(train_data.reshape(-1,1))
train_data_normalized = torch.FloatTensor(train_data_normalized).view(-1)

#重点  创建读取的数据列表。
#每组数据有2个元组。前一个元组有12个月份的数据，后一个元组只有一个元素，表示第13个月份的数据，用于和基于前12个数据预测的数据求loss
def create_inout_sequences(input_data, tw):
    inout_seq = []
    L = len(input_data)
    for i in range(L-tw):  #L-tw = 144-32 = 132个数据
        train_seq = input_data[i:i+tw]  #12个数据一组，进行训练
        train_label = input_data[i+tw:i+tw+1]  #第12+1个数据作为label计算loss
        inout_seq.append((train_seq, train_label))  
    return inout_seq

#这是每次训练的数据（月份数目），设置为12个月，可以进行调整
train_window = 12  #tw，设置训练输入的序列长度为12
train_inout_seq = create_inout_sequences(train_data_normalized, train_window)

数据集结果如下

train_inout_seq[:5]
[(tensor([-0.9648, -0.9385, -0.8769, -0.8901, -0.9253, -0.8637, -0.8066, -0.8066,
          -0.8593, -0.9341, -1.0000, -0.9385]), tensor([-0.9516])),
 
 (tensor([-0.9385, -0.8769, -0.8901, -0.9253, -0.8637, -0.8066, -0.8066, -0.8593,
          -0.9341, -1.0000, -0.9385, -0.9516]),tensor([-0.9033])),
 
 (tensor([-0.8769, -0.8901, -0.9253, -0.8637, -0.8066, -0.8066, -0.8593, -0.9341,
          -1.0000, -0.9385, -0.9516, -0.9033]), tensor([-0.8374])),
 
 (tensor([-0.8901, -0.9253, -0.8637, -0.8066, -0.8066, -0.8593, -0.9341, -1.0000,
          -0.9385, -0.9516, -0.9033, -0.8374]), tensor([-0.8637])),
 
 (tensor([-0.9253, -0.8637, -0.8066, -0.8066, -0.8593, -0.9341, -1.0000, -0.9385,
          -0.9516, -0.9033, -0.8374, -0.8637]), tensor([-0.9077]))]

#数据每次移动一个位置，每移动一次，上一个列表的第二个数据成为下一个列表的第一个数据，标签label也依次向后挪动。

#打印train_inout_seq列表的长度，将看到它包含120个项目。这是因为尽管训练集包含132个元素，但是序列长度为12，这意味着第一个序列由前12个项目组成，第13个项目是第一个序列的标签。同样，第二个序列从第二个项目开始，到第13个项目结束，而第14个项目是第二个序列的标签，依此类推。

#包含120个项目，因为如果继续从第120个数据读取到132个数据，那么需要第133个数据来求loss，已经超出范围，无法满足了，所以最多120行。

LSTM网络搭建
? input_size：对应于输入中的要素数量。尽管我们的序列长度为12，但每个月我们只有1个值，即乘客总数，因此输入大小为1。
? hidden_layer_size：指定隐藏层的数量以及每层中神经元的数量。
? output_size：输出中的项目数，由于我们要预测未来1个月的乘客人数，因此输出大小为1。
? 在构造函数中，我们创建变量hidden_layer_size，lstm，linear和hidden_cell。LSTM算法接受三个输入：先前的隐藏状态，先前的单元状态和当前输入。该hidden_cell变量包含先前的隐藏状态和单元状态。lstm和linear层变量用于创建LSTM和线性层。
? 在forward方法内部，将input_seq作为参数传递给lstm图层。lstm层的输出是当前时间步的隐藏状态和单元状态以及输出。lstm图层的输出将传递到该linear图层。预计的乘客人数存储在predictions列表的最后一项中，并返回到调用函数。
```
class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size=1, hidden_layer_size=100, output_size=1):
        super().__init__()
        self.hidden_layer_size = hidden_layer_size

        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_layer_size)  #lstm层

        self.linear = nn.Linear(hidden_layer_size, output_size)  #全连接层

        self.hidden_cell = (torch.zeros(1,1,self.hidden_layer_size), #hidden_cell层
                            torch.zeros(1,1,self.hidden_layer_size))

    def forward(self, input_seq):
        #lstm处理序列数据，并传递到hidden_cell，输出lstm_out
        lstm_out, self.hidden_cell = self.lstm(input_seq.view(len(input_seq) ,1, -1), self.hidden_cell)
        #全连接层输出predictions
        predictions = self.linear(lstm_out.view(len(input_seq), -1))
        return predictions[-1]
```

训练

model = LSTM()
loss_function = nn.MSELoss() #损失函数
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  #优化器

epochs = 10
for i in range(epochs):
    for seq, labels in train_inout_seq:
        optimizer.zero_grad()
        
        #补充作用？
        model.hidden_cell = (torch.zeros(1,1,model.hidden_layer_size),torch.zeros(1,1,model.hidden_layer_size))
        
        y_pred = model(seq)
        single_loss = loss_function(y_pred, labels)
        single_loss.backward()
        optimizer.step()
    if i%25 == 1:
        print(f‘epoch:{i:3}loss: {single_loss.item():10.8f}‘)

print(f‘epoch: {i:3} loss: {single_loss.item():10.10f}‘)

预测

fut_pred = 12  #预测fut_pred个数据  
test_inputs = train_data_normalized[-train_window:].tolist()
#取出最后12个月数据为列表 待预测的数据是第133个起
model.eval()  #eval模式，不更新梯度
#预测133~（133+11）个数据  12
for i in range(fut_pred):
    seq = torch.FloatTensor(test_inputs[-train_window:])  #取出最后12个数据
    with torch.no_grad():
        model.hidden_cell = (torch.zeros(1,1,model.hidden_layer_size),torch.zeros(1,1,model.hidden_layer_size))
        test_inputs.append(model(seq).item())  #每次输出一个预测值，加到列表

print(test_inputs[train_window:])  #train_window起才是预测的数据(训练集中最后一组训练数据)

#逆归一化回原值范围,test_inputs中排除前12个数据（训练数据）
actual_predictions = scaler.inverse_transform(np.array(test_inputs[train_window:] ).reshape(-1, 1))

绘图

x = np.arange(132, 132+fut_pred, 1)
plt.title(‘Month vs Passenger‘)
plt.ylabel(‘Total Passengers‘)
plt.grid(True)
plt.autoscale(axis=‘x‘, tight=True)
plt.plot(np.arange(132,144,1), test_data)  #test_data只有12个数据真实值
plt.plot(x, actual_predictions)
plt.show()

TIPS

介绍几个参数

test_data_size : 原始数据集中最后待验证的数据个数，可修改
train_window : 训练数据集中，每批次训练的数据个数，可修改
fut_pred : 待预测的数据个数

这里我们可以随意的修改，比如可以修改成用最后14个数据验证，每次用15个月份的数据作训练，预测100个月份的数据等等。当然一般来说，不同的问题下，最佳设置的参数不同，比如本问题中就是按1年12个月来设置是最佳的结果。

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