各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享lstm时间序列预测，以及lstm模型python代码的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们更大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！
本文目录
一、一文读懂深度学习时序分析
1、近日，发表在《DataScience》上的一篇文章，使用深度学习 *** ，从数据处理、循环 *** 、RNN上的LSTM、 *** -LSTMs等方面介绍了时间序列分析，同时解释了时间序列的概念以及为什么选择深度学习的 *** 等问题。
2、时间序列是一系列数据点，使用时间戳进行排序，是对时间序列数据的分析。
3、从水果的每日 *** 到电路提供的电压输出的读数，时间序列的范围非常大，时间序列分析的领域也是如此。分析时间序列数据通常侧重于预测，但也可以包括分类，聚类，异常检测等。
4、例如，通过研究过去的 *** 变化模式，可以尝试预测曾经想要购买的一款手表的 *** ，判断它的更佳购买时间！
5、时间序列数据可能非常不稳定且复杂。深度学习 *** 不假设数据的基本模式，而且对噪声(在时间序列数据中很常见)的鲁棒 *** 更强，是时间序列分析的首选 *** 。
6、在继续进行预测之前，重要的是首先以数学模型可以理解的形式处理数据。通过使用滑动窗口切出数据点，可以将时间序列数据转换为监督学习问题。然后，每个滑动窗口的预期输出是窗口结束后的时间步长。
7、循环 *** 一种复杂的深度学习 *** 。它们可以记住过去，因此是序列处理的首选。RNN单元是循环 *** 的骨干。
8、RNN单元具有2个传入连接，即输入和先前状态。同样，它们还具有2个传出连接，即输出和当前状态。这种状态有助于他们结合过去和当前输入的信息。
9、一个简单的RNN单元太简单了，无法统一用于跨多个域的时间序列分析。因此，多年来提出了各种各样的变体，以使循环 *** 适应各个领域，但核心思想保持不变！、
10、LSTM单元格是特殊的RNN单元格，其中带有“门”，其本质上是介于0到1之间的值，对应于状态输入。这些门背后的直觉是忘记或保留过去的信息，这使他们不仅可以记住过去，还可以记住更多。
11、由于状态信息要经过每一个步长，所以RNNs只能记住最近的过去。
12、另一方面，像LSTM和GRU这样的门控 *** 可以处理相对较长的序列，但是即使这些 *** 也有其局限 *** ！！为了更好地理解这一问题，还可以研究消失和 *** 的梯度。
13、那么如何处理很长的序列呢?最明显的解决办法就是缩短它们!!但如何?一种 *** 是丢弃信号中呈现的细粒度时间信息。
14、这可以通过将一小组数据点累积在一起并从中创建特征来完成，然后将这些特征像单个数据点一样传递给LSTM。
15、看看 *** -LSTM架构，有一件事浮现在我的脑海中……为什么要使用 *** s来合并那些组?为什么不使用不同的LSTM呢!多尺度分层LSTMs是基于相同的思想构建的。
16、输入是在多个尺度上处理的，每个尺度都致力于做一些独特的事情。适用于更细粒度输入的较低标度专注于提供细粒度（但仅是最近的）时间信息。
17、另一方面，较高的比例集中在提供完整的 *** （但没有细粒度的细节）上。多个刻度可以一起更好地理解时间序列。
18、时间序列分析是一个非常古老的领域，包含各种跨学科的问题，每种陈述问题都有其自身的挑战。
19、然而，尽管每个领域都根据自己的要求调整了模型，但是时间序列分析中仍然有一些一般 *** 的研究方向需要加以改进。
20、例如，从最基本的RNN单元到多尺度分层LSTM的每项开发都以某种方式专注于处理更长的序列，但是即使最新的LSTM修改也有其自身的序列长度 *** ，并且目前仍然没有一种架构可以真正处理极长的序列。
二、python 时间序列模型中forecast和predict的区别
原文链接：
时间序列被定义为一系列按时间顺序索引的数据点。时间顺序可以是每天，每月或每年。
以下是一个时间序列示例，该示例说明了从1949年到1960年每月航空公司的乘客数量。
时间序列预测是使用统计模型根据过去的结果预测时间序列的未来值的过程。
检测异常事件并估计其影响的程度。
估计新推出的产品对已售出产品数量的影响。
代码：航空公司乘客的ETS分解数据集：
ARIMA *** 自回归移动平均模型，由三个阶数参数（p，d，q）指定。
“ auto_ari *** ”函数可帮助我们确定ARIMA模型的更佳参数，并返回拟合的ARIMA模型。
代码：将ARIMA模型拟合到AirPassengers数据集
趋势：趋势显示了长时间序列数据的总体方向。趋势可以是增加（向上），减少（向下）或水平（平稳）。
季节 *** ：季节 *** 成分在时间，方向和幅度方面表现出重复的趋势。一些例子包括由于炎热的天气导致夏季用水量增加，或每年假期期间航空公司乘客人数增加。
周期 *** 成分：这些是在特定时间段内没有稳定重复的趋势。周期是指时间序列的起伏，通常在商业周期中观察到。这些周期没有季节 *** 变化，但通常会在3到12年的时间范围内发生，具体取决于时间序列的 *** 质。
不规则变化：这些是时间序列数据中的波动，当趋势和周期 *** 变化被删除时，这些波动变得明显。这些变化是不可预测的，不稳定的，并且可能是随机的，也可能不是随机的。
ETS分解用于分解时间序列的不同部分。ETS一词 *** 误差、趋势和季节 *** 。
AR（p）自回归–一种回归模型，利用当前观测值与上一个期间的观测值之间的依存关系。自回归（AR（p））分量是指在时间序列的回归方程中使用过去的值。
I（d）–使用观测值的差分（从上一时间步长的观测值中减去观测值）使时间序列稳定。差分涉及将序列的当前值与其先前的值相减d次。
MA（q）移动平均值–一种模型，该模型使用观测值与应用于滞后观测值的移动平均值模型中的残留误差之间的相关 *** 。移动平均成分将模型的误差描述为先前误差项的组合。q表示要包含在模型中的项数。
ARIMA：非季节 *** 自回归移动平均模型
SARIMAX：具有外生变量的季节 *** ARIMA
1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测
2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析
3.使用r语言进行时间序列（ari *** ，指数平滑）分析
4.r语言多元copula-garch-模型时间序列预测
5.r语言copulas和金融时间序列案例
6.使用r语言随机波动模型sv处理时间序列中的随机波动
7.r语言时间序列tar阈值自回归模型
8.r语言k-shape时间序列聚类 *** 对股票 *** 时间序列聚类
9.python3用ari *** 模型进行时间序列预测
三、时间序列进行预测时,特征值会参与训练吗,有用吗
1、结论：在选择合适的模型下可以使用。
2、如果是常规的时序模型（如ARIMA），我们一般基于预测目标本身的变化进行分析，通过曲线拟合和参数估计来得到建模结果，此时既然目标是y，那么对y进行建模分析即可。
3、如果是RNN或者LSTM这样的时序模型，我们可以将x和y视为具体某个时间点的特征，进而同时使用x和y来进行建模。
四、模型dynamic预测怎么看
模型dynamic预测通常是指动态时间序列预测，也称为非平稳时间序列预测。在动态时间序列预测中，模型输出的预测结果与时间和已知数据相关。预测结果在每个时间步长都将更新，并且在每个时间步长都基于最新的可用数据进行计算。
要查看模型dynamic预测的结果，可以参考以下步骤：
1.根据模型生成的预测结果，创建一个时间序列图表，横轴为时间，纵轴为预测结果。
2.将模型预测的结果与真实数据进行对比。可以在同一时间序列图表上显示真实数据和预测结果，以便进行比较。
3.使用误差指标（如均方误差、平均绝对误差等）来评估模型预测的准确 *** 。可以计算模型预测和真实数据之间的误差，并将其绘制在另一个图表上，以便更直观地了解预测误差的情况。
4.可以考虑使用其他技术（如滑动平均、指数平滑等）来进一步提高模型的精度和准确 *** 。
需要注意的是，动态时间序列预测是一项非常复杂的任务，其预测结果的准确 *** 和精度受到许多因素的影响，包括模型选择、数据质量、模型参数、预测长度等等。因此，需要结合专业的知识和经验，以及实际情况进行分析和判断。
五、预测类问题必做哪种检验
关于预测类问题必做哪种检验如下：
在预测类问题中，为了确保预测结果的准确 *** 和可靠 *** ，必须进行一系列检验。以下是八种必须做的检验：
偏差检验用于检查预测模型是否符合预期。它可以帮助我们判断模型是否过度拟合训练数据，从而避免“过拟合”现象。常用的偏差检验 *** 包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）等。
精度检验用于评估预测模型的准确 *** 。它可以帮助我们了解模型在未见过的数据上的表现，从而确定模型的泛化能力。常用的精度检验 *** 包括准确率、精确率、召回率和F1分数等。
误差分析用于深入了解预测模型的误差来源。通过分析误差的分布和大小，可以找出模型中存在的问题，并采取相应的措施来降低误差。
交叉验证是一种评估模型 *** 能的有效 *** 。通过将数据集分成多个子集，并在每个子集上分别进行模型训练和测试，可以获得更准确的结果。交叉验证还可以用于模型选择，确定更佳的模型参数。
特征选择用于确定预测模型所需的重要特征。通过选择与预测目标相关 *** 较高的特征，可以减少模型的复杂度，提高预测效率。特征选择的 *** 包括过滤式、包装式和嵌入式等。
时间序列预测用于预测时间序列未来的值。它可以帮助我们根据历史数据预测未来的趋势和波动。常用的时间序列预测 *** 包括ARIMA、SARIMA、VAR、LSTM等。
因果分析用于探究两个或多个变量之间的因果关系。通过分析变量之间的相关 *** 、时间顺序和其他信息，可以确定变量之间的因果关系。常用的因果分析 *** 包括基于变量的因果推断、基于干预的因果推断和基于时间序列的因果推断等。
多重共线 *** 检测用于检测变量之间的多重共线 *** 。当两个或多个变量之间存在高度相关关系时，会导致模型出现过拟合和欠拟合等问题，从而影响预测准确 *** 。通过多重共线 *** 检测，可以发现变量之间的依赖关系，并采取措施解决共线 *** 问题，例如删除冗余变量或使用主成分分析等 *** 。
总之，在预测类问题中，进行上述八种检验是十分必要的。通过这些检验，我们可以了解模型的 *** 能和误差来源，并进行相应的改进，从而提高预测的准确 *** 和可靠 *** 。
好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。
