使用深度学习进行时间序列预测

目录

加载数据

准备要训练的数据

定义 LSTM 神经网络架构

指定训练选项

训练循环神经网络

测试循环神经网络

预测将来时间步

开环预测

闭环预测

---

        此示例说明如何使用长期短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列数据。

        LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过遍历时间步并更新 RNN 状态来处理输入数据。RNN 状态包含在所有先前时间步中记住的信息。可以使用 LSTM 神经网络，通过将先前的时间步作为输入来预测时间序列或序列的后续值。要为时间序列预测训练 LSTM 神经网络，请训练具有序列输出的回归 LSTM 神经网络，其中响应（目标）是将值移位了一个时间步的训练序列。也就是说，在输入序列的每个时间步，LSTM 神经网络都学习预测下一个时间步的值。

有两种预测方法：开环预测和闭环预测。

• 开环预测仅使用输入数据预测序列中的下一个时间步。对后续时间步进行预测时，需要从数据源中收集真实值并将其用作输入。例如，假设要使用时间步 1 到 t−1 中收集的数据来预测序列的时间步 t 的值。要对时间步 t+1 进行预测，请等到记录下时间步 t 的真实值，并将其用作输入进行下一次预测。在进行下一次预测之前，如果有可以提供给 RNN 的真实值，则请使用开环预测。

• 闭环预测通过使用先前的预测作为输入来预测序列中的后续时间步。在这种情况下，模型不需要真实值便可进行预测。例如，假设要仅使用在时间步 1 至 t−1 中收集的数据来预测序列的时间步 t 至 t+k 的值