使用LSTM网络做预报(Forecast)

在一次小小的比赛中需要做趋势预测，当时找了很多种方法，最后也对LSTM的使用做出一定的研究，现在大多数能找到的都是Predict，对于Forecast的做法虽然找到了原理，但由于各种原因自己未能很好写出。最后是完成了，这里也做一个小小的记录。

LSTM

完全不想解释，因为只是调包侠，原理还不懂，调参都是手动调的，很离谱。

代码

导入基础模块，preprocessing用作数据归一化预处理

# 导入模块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM
from keras.models import Sequential, load_model
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

下面对疫情数据进行读取，疫情数据分为三列，分别为Date、Confirmed、New，因为只做一维数据，所以先drop掉Date和New，并且将剩下的Confirmed列用values的方式读取出来。

# 读取数据
dataframe = pd.read_csv('./datalab/62612/中国疫情.csv')
dataframe = dataframe.drop(columns=['Date'])
dataframe = dataframe.drop(columns=['New'])
dataset = dataframe.values

为了做归一化，将int转化为float，随后进行归一化处理

dataset = dataset.astype('float32')
#归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
dataset = scaler.fit_transform(dataset)

分割

#分割训练集与测试集
train_size = int(len(dataset)*0.80)
test_size = len(dataset)-train_size
train,test = dataset[0:train_size,:],dataset[train_size:,:]

下面就是Forecast的核心。因为LSTM适用于给出下一刻数据，那么我们就采取时间滑窗的方式，将预测出的下一刻数据加入到数据集中，在进行下一刻预测。其中，create_dataset是LSTM建立数据集的核心，而create_predict是建立滑窗。
look_back也是timesteps，它代表着LSTM的映射关系，例如1就代表着1个X预测1个Y，3就代表3个X预测1个Y，在数据量小时，可以适当调整

#滑窗，建立数据集
def create_dataset(dataset,look_back):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)def create_predict(dataset,look_back):dataX = []for i in range(len(dataset)-look_back):a = dataset[i+1:,0]dataX.append(a)return np.array(dataX)
look_back = 1trainX,trainY = create_dataset(train,look_back)
testX,testY = create_dataset(test,look_back)

对训练集与测试集进行转换，因为keras需要。

#转换数据
trainX = np.reshape(trainX,(trainX.shape[0],1,trainX.shape[1]))
testX = np.reshape(testX,(testX.shape[0],1,testX.shape[1]))

初始化LSTM模型，注意input_shape，它决定了投进模型的数据维度，所以设置为look_back与前面设置的映射关系相符合。

model = Sequential()
model.add(LSTM(4, input_shape=(None,look_back)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=8, verbose=False)

Predict

#预测
trainPredict = model.predict(trainX)
testPredict  = model.predict(testX)#反归一化
trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict)
testPredict  = scaler.inverse_transform(testPredict)

Forecast的又一个核心，运用了栈的原理，将Predict的值压入dataset中。
此处尤其注意，这几个操作所需的数据格式不一样，也是我试过很多次试出来的。append无法对array变量作用（或者是ndarray，我也忘了），所以要先将其变成List，同时，predict出的值自带中括号（我也不知道是什么数据类型），所以需要将其扁平化（一顿瞎编，我也不懂）（这一部分尤其重要，很多时候就停滞在此了）

predict_series = []
for i in range(30):p = dataset[-(look_back + 1):]p1 = create_predict(p, look_back)p2 = np.reshape(p1, (p1.shape[0], 1, p1.shape[1]))predict = model.predict(p2)dataset = np.vstack((dataset,predict))predict = scaler.inverse_transform(predict)predict=predict.flatten()predict = predict.tolist()   predict_series.append(predict)print(predict_series)

此部分为画图做准备，重新读取数据，并且设定出forecast的范围，因为往后预测了30步，所以此处设置为+1~+31

dataframe = pd.read_csv('./datalab/62612/中国疫情.csv')
future=np.arange(dataframe['Date'].shape[0]+1,dataframe['Date'].shape[0]+31,1)

plt.figure(figsize=(12, 8))plt.plot(trainPredict)
plt.plot(testPredict)
plt.plot(future,predict_series)dataframe = pd.read_csv('./datalab/62612/中国疫情.csv')
dataframe = dataframe.drop(columns=['Date'])
dataframe = dataframe.drop(columns=['New'])
dataset = dataframe.values
plt.plot(dataset)plt.xlabel('天数')
plt.ylabel('感染人群数目')plt.legend(['trainPredict','testPredict','forecast','data'], loc='best')
plt.show

Finished！
此文章自己观看，单纯当胡编就行了。