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写一下EEMD+XGBoost+LightGBM+ConvLSTM读取csv格式数据的可以用于多输入时间序列预测的代码

时间: 2023-03-06 12:39:36 浏览: 161
下面是一个使用 EEMD, XGBoost, LightGBM 和 ConvLSTM 的代码示例,用于多输入时间序列预测。该示例使用 Python 语言和 Pandas 库读取 CSV 格式的数据文件。 首先,我们需要安装所需的 Python 包: ```python !pip install PyEMD xgboost lightgbm keras tensorflow pandas numpy scikit-learn ``` 然后,我们需要导入所需的 Python 库和模块: ```python import numpy as np import pandas as pd from PyEMD import EEMD import xgboost as xgb import lightgbm as lgb from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, ConvLSTM2D ``` 接下来,我们读取 CSV 文件并进行数据预处理。这里我们假设我们有两个输入时间序列 `X1` 和 `X2`,以及一个输出时间序列 `y`: ```python # 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv('data.csv') # 获取输入时间序列 X1 = data['X1'].values.reshape(-1, 1) X2 = data['X2'].values.reshape(-1, 1) # 获取输出时间序列 y = data['y'].values.reshape(-1, 1) # 对输入和输出时间序列进行归一化 scaler_X1 = MinMaxScaler() X1_scaled = scaler_X1.fit_transform(X1) scaler_X2 = MinMaxScaler() X2_scaled = scaler_X2.fit_transform(X2) scaler_y = MinMaxScaler() y_scaled = scaler_y.fit_transform(y) ``` 接下来,我们使用 EEMD 对输入时间序列进行分解,以获取其内在模态函数(IMFs): ```python # 对 X1 和 X2 进行 EEMD 分解 eemd = EEMD(trials=50) IMFs_X1 = eemd.eemd(X1_scaled.flatten()) IMFs_X2 = eemd.eemd(X2_scaled.flatten()) # 获取 IMFs 的数量 num_IMFs = IMFs_X1.shape[0] # 将 IMFs 转换为 numpy 数组 IMFs_X1 = np.array(IMFs_X1).T IMFs_X2 = np.array(IMFs_X2).T ``` 接下来,我们将 IMFs 和归一化的输出时间序列 `y_scaled` 组合成多输入时间序列数据: ```python # 组合 IMFs 和输出时间序列 y_scaled data_X = np.hstack((IMFs_X1, IMFs_X2, y_scaled)) # 定义训练数据集和测试数据集的大小 train_size = int(0.7 * len(data_X)) test_size = len(data_X) - train_size # 划分训练数据集和测试数据集 train_data, test_data = data_X[0:train_size,:], data_X[train_size:len(data_X),:] # 定义训练数据集和测试数据集的输入和输出数据 train_X, train_y = train_data[:,:num_IMFs*2], train_data[:,num_IMFs*2:] test_X, test_y = test_data[:,:num_IMFs*2], test_data[:,num_IMFs*2:] ``` 接下来,我们使用 XGBoost
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