lstm-transformer预测

### 使用LSTM和Transformer进行时间序列预测 #### LSTM 时间序列预测方法 对于时间序列预测，LSTM（长短期记忆网络）是一种特别有效的工具。这种类型的神经网络能够学习长期依赖关系，在处理具有时间动态特性的数据方面表现出色。 为了构建一个用于时间序列预测的LSTM模型，首先需要准备并预处理好输入的数据集。这包括但不限于读取原始数据、执行归一化操作以便于加快训练速度，并将这些数值转换成适合馈入到LSTM层的形式——即创建出一系列连续的时间窗口作为特征向量[^1]。 下面是一个简单的Python实现例子： ```python import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) # 加载并预处理数据... scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) dataset = scaler.fit_transform(raw_data) train_size = int(len(dataset) * 0.67) test_size = len(dataset) - train_size train, test = dataset[0:train_size,:], dataset[train_size:len(dataset),:] look_back = 1 trainX, trainY = create_dataset(train, look_back) testX, testY = create_dataset(test, look_back) trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) model = Sequential() model.add(LSTM(4, input_shape=(1, look_back))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=1, verbose=2) ``` 这段代码展示了如何建立一个基础版本的LSTM模型来进行单步向前预测。 #### Transformer 时间序列预测方法 不同于传统的RNN及其变体如LSTM，Transformers依靠自注意力机制来捕捉长时间跨度内的模式。这种方法允许模型一次性查看整个序列而不是逐个元素地顺序处理它们；因此非常适合那些存在复杂交互作用的任务场景。 当应用Transformer做时序预测时，可以考虑采用如下策略：先将每一步的所有维度组合起来形成一个多维token表示，再利用多头自注意力建立起各时刻间的联系[^4]。 这里给出一段简化版的PyTorch风格伪代码用来说明这一过程： ```python import torch.nn as nn class PositionalEncoding(nn.Module): def __init__(self, d_model, max_len=5000): super().__init__() pe = ... # 计算位置编码矩阵 self.register_buffer('pe', pe.unsqueeze(0)) def forward(self, x): x = x + self.pe[:, :x.size(1)] return x class TimeSeriesTransformer(nn.Module): def __init__(self, feature_size=8, num_layers=3, dropout=0.1): super(TimeSeriesTransformer, self).__init__() self.model_type = 'Time Series Prediction' self.src_mask = None self.pos_encoder = PositionalEncoding(feature_size) self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder = nn.Linear(feature_size, 1) self.init_weights() def init_weights(self): ... def forward(self, src): ... output = self.transformer_encoder(src.permute(1, 0, 2)) output = self.decoder(output).squeeze(-1)[-1].unsqueeze(dim=-1) return output # 数据预处理同上... transformer_model = TimeSeriesTransformer().to(device) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(transformer_model.parameters(), lr=lr) for epoch in range(num_epochs): transformer_model.train() ... ``` 此段代码提供了一个基本框架，实际部署时可能还需进一步优化调整以适应特定应用场景的需求[^3]。