专业积分商城网站建设,河源网站推广,wordpress获取某个分类下所有分类,网页制作工程师概述 本案例展示了如何使用LSTM#xff08;长短期记忆网络#xff09;来预测正弦波序列的未来值。由于正弦波具有周期性#xff0c;传统的神经网络难以准确预测其上升或下降趋势#xff0c;而LSTM则能够通过学习值的模式来进行更精准的预测。本案例将训练LSTM模型并预测正弦…概述 本案例展示了如何使用LSTM长短期记忆网络来预测正弦波序列的未来值。由于正弦波具有周期性传统的神经网络难以准确预测其上升或下降趋势而LSTM则能够通过学习值的模式来进行更精准的预测。本案例将训练LSTM模型并预测正弦波的后续值同时展示了如何使用该模型进行未来预测。
数据生成 我们首先生成800个正弦波数据点并定义每40个点为一个完整周期因此有20个完整的周期。数据集的前760个点用于训练最后40个点作为测试集。
# 创建并绘制正弦波数据点
t torch.linspace(0,799,steps800)
y torch.sin(t*2*3.1416/40)plt.figure(figsize(12,4))
plt.xlim(-10,801)
plt.grid(True)
plt.plot(y.numpy());构建LSTM模型 LSTM模型由一个LSTM层和一个全连接层组成。LSTM层的输入大小为1隐藏层大小为50输出大小为1。每次训练后我们会使用最后一个窗口的训练数据来预测未来值。
class LSTM(nn.Module):def __init__(self, input_size1, hidden_size50, out_size1):super().__init__()self.hidden_size hidden_sizeself.lstm nn.LSTM(input_size, hidden_size)self.linear nn.Linear(hidden_size, out_size)self.hidden (torch.zeros(1, 1, hidden_size), torch.zeros(1, 1, hidden_size))def forward(self, seq):lstm_out, self.hidden self.lstm(seq.view(len(seq), 1, -1), self.hidden)pred self.linear(lstm_out.view(len(seq), -1))return pred[-1]模型训练与预测 训练LSTM模型时首先将序列分成重叠的窗口每个窗口包含40个点模型根据这些窗口数据进行预测。训练过程分为10个周期并在每个周期后使用训练数据生成的最后一个窗口预测未来40个点。
epochs 10
future 40for i in range(epochs):for seq, y_train in train_data:optimizer.zero_grad()model.hidden (torch.zeros(1, 1, model.hidden_size), torch.zeros(1, 1, model.hidden_size))y_pred model(seq)loss criterion(y_pred, y_train)loss.backward()optimizer.step()preds train_set[-window_size:].tolist()for f in range(future):seq torch.FloatTensor(preds[-window_size:])with torch.no_grad():model.hidden (torch.zeros(1, 1, model.hidden_size), torch.zeros(1, 1, model.hidden_size))preds.append(model(seq).item())loss criterion(torch.tensor(preds[-window_size:]), y[760:])plt.figure(figsize(12,4))plt.xlim(700,801)plt.grid(True)plt.plot(y.numpy())plt.plot(np.arange(760,800), torch.tensor(preds[window_size:]))plt.show()预测未来值 在对整个数据集进行训练后我们可以预测未来40个点。训练后的LSTM模型可以通过最后一个训练窗口生成的序列逐步预测未来的正弦波值。
preds y[-window_size:].tolist()for i in range(future):seq torch.FloatTensor(preds[-window_size:])with torch.no_grad():model.hidden (torch.zeros(1, 1, model.hidden_size), torch.zeros(1, 1, model.hidden_size))preds.append(model(seq).item())plt.figure(figsize(12,4))
plt.xlim(-10,841)
plt.grid(True)
plt.plot(y.numpy())
plt.plot(range(800,800future), preds[window_size:])
plt.show()结语 在本案例中我们利用LSTM模型成功预测了正弦波的未来值。通过训练LSTM网络识别正弦波的周期性特征模型不仅能够精确预测下一时刻的值还可以延展预测多个未来值展示了LSTM在处理时间序列数据方面的强大能力。相比于传统的神经网络LSTM的长短期记忆结构使其能够学习数据中的长期依赖关系对于具有周期性和趋势性的数据特别有效。 LSTM不仅适用于正弦波等简单周期信号在更复杂的时间序列数据中如股票市场、能源消耗等具有时序性的实际应用中LSTM同样能够发挥重要作用。通过本案例的学习读者可以更好地理解LSTM的应用原理并将其拓展到更多实际场景的预测任务中。 如果你觉得这篇博文对你有帮助请点赞、收藏、关注我并且可以打赏支持我
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