简介
LSTM是一种常用的循环神经网络，其全称为“长短期记忆网络”（Long Short-Term Memory Network）。相较于传统的循环神经网络，LSTM具有更好的长期记忆能力和更强的时间序列建模能力，因此在各种自然语言处理、语音识别、时间序列预测等任务中广泛应用。
问题场景：
对一节火车进行装载货物，火车轨道上有仪表称，我们希望利用LSTM模型对装车数据进行训练、预测，已经收集到12小时内的仪表重量的时序数据，通过训练模型从而预测未来时间段内的仪表数据，方便进行装车重量调控。
思路：
首先训练模型预测未来时间段内数据的能力，训练完后，我们使用收集的数据预测第13h的数据，预测后，我们将13h的数据看做真实数据，放入历史数据中，再用它预测第14h的数据，依次类推，最终预测完未来的数据。
代码
导入模块
import math
import torch
import keras
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import read_csv,Series
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM,Dense,Dropout,Activation
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score, mean_absolute_error读入数据
# 定义随机种子，以便重现结果
np.random.seed(7)
# 加载数据
dataframe = read_csv('装车训练数据.csv',encoding='gbk',usecols=[0],engine='python')
print(dataframe)
data = dataframe.values
data = data.astype('float32')
数据归一化，分割训练集和测试集
# # 缩放数据归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data = scaler.fit_transform(data)
# 分割数据作为训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
test_size = len(data) - train_size
train, test = data[0:train_size, :], data[train_size:len(data), :]设置数据预测步长，转为监督学习格式
# 预测数据步长为100,100个数据为一组预测1个数据，100->1 步长需要和保存模型时的一致 步长越小对现有数据集的拟合越好，对未来值的预测越差
look_back = 100
def create_dataset(data, look_back=1):
dataX, dataY = [], []
for i in range(len(data) - look_back - 1):
a = data[0:(i + look_back), 0]
dataX.append(a)
dataY.append(data[i + look_back, 0])
return np.array(dataX), np.array(dataY)
trainX, trainY = create_dataset(train, look_back)
testX, testY = create_dataset(test, look_back)
# 重构输入数据格式 [samples, time steps, features] = [样本数,1,100]
# 输入必须是三维 包括样本（数据的行） 时间步 特征（数据的行）
#samples 输入LSTM的样本的数量 timesteps 窗口大小，即截取的样本长度（拿多长的样本进行预测） features 样本的维度
trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1]))
testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1]))
print(trainX)
print(trainX.shape)
print(trainY)
print(trainY.shape)搭建LSTM模型
train=True
if train:
# 构建 LSTM
# 1.定义网络
model = Sequential() # 创建层序列 Sequential类
model.add(LSTM(256, input_shape=(1, look_back),
return_sequences=True)) # units 神经元的数量 input_shape = (TIME_STEPS,INPUT_SIZE)),第一个代表每个输入的样本序列长度，第二个元素代表
# 每个序列里面的1个元素具有多少个输入数据。
model.add(Dropout(0.2)) # Dropout把上一层神经元进行随机丢弃，减少过拟合
model.add(LSTM(128, return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(1)) # 全连接层 用于输出预测
# model.add(Activation("tanh"))
# 2.编译网络
model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer=keras.optimizers.SGD(lr=0.001)) # 编译网络 优化算法 sgd--随机梯度下降 Adam RMSprop等优化算法
print(model.summary())
# 3.适合网络
history = model.fit(trainX, trainY, epochs=25, batch_size=1, verbose=1,
validation_data=(testX, testY), ) # verbose是日志显示，有三个参数可选择，分别为0,1和2。
# 4.评估网络
plt.plot(history.history['loss'], label='train')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='test')
plt.legend()
plt.show()
# loss,accuracy=model.evaluate(trainX,trainY)
torch.save(model, 'Tang-model.pt') # 16
else:
# #加载模型
model = torch.load('Tang-model.pt')
训练集和测试集预测
#5.预测
# 对训练数据的Y进行预测
trainPredict = model.predict(trainX)
# 对测试数据的Y进行预测
testPredict = model.predict(testX)
# 对数据进行逆缩放
trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict)
trainY = scaler.inverse_transform([trainY])
testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)
testY = scaler.inverse_transform([testY])模型评估指标
# 计算RMSE误差
trainScore = math.sqrt(mean_squared_error(trainY[0], trainPredict[:,0]))
print('Train Score: %.2f RMSE' % (trainScore))
testScore = math.sqrt(mean_squared_error(testY[0], testPredict[:,0]))
print('Test Score: %.2f RMSE' % (testScore))
# 计算均方误差（MSE）
mse = mean_squared_error(testY[0], testPredict[:,0])
# 计算R平方值（R^2）
r2 = r2_score(testY[0], testPredict[:,0])
# 计算平均绝对误差（MAE）
mae = mean_absolute_error(testY[0], testPredict[:,0])
# 计算平均绝对百分比误差（MAPE）
mape = np.mean(np.abs((testY[0] - testPredict[:,0]) / testY[0])) * 100
#对称平均绝对百分比误差(SMAPE)
smape=2.0 * np.mean(np.abs(testPredict[:,0] - testY[0]) / (np.abs(testPredict[:,0]) + np.abs(testY[0]))) * 100
# 模型评估性能指标
print(f"均方误差 (MSE): {mse:.2f}")
print(f"R平方值 (R-Square): {r2:.2f}")
print(f"平均绝对误差 (MAE): {mae:.2f}")
print(f"平均绝对百分比误差 (MAPE): {mape:.2f}%")
print(f"对称平均绝对百分比误差 (SMAPE): {smape:.2f}%")
绘制图像
# 构造一个和dataset格式相同的数组 dataset为总数据集
trainPredictPlot = np.empty_like(data)
# 用nan填充数组
trainPredictPlot[:, :] = np.nan
# 将训练集预测的Y添加进数组
trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back, :] = trainPredict
# 构造一个和dataset格式相同的数组 把预测的测试数据放进去
testPredictPlot = np.empty_like(data)
testPredictPlot[:, :] = np.nan
# 将测试集预测的Y添加进数组
testPredictPlot[len(trainPredict)+(look_back*2)+1:len(data)-1, :] = testPredict
# 画图
plt.plot(scaler.inverse_transform(data),color='r',label='original data')
plt.plot(trainPredictPlot,color='g',label='trianPredict data')
plt.plot(testPredictPlot,color='b',label='testPredict data')
plt.legend()
plt.show()