1.算法理论概述
时间序列预测是一类重要的预测问题,在很多领域都有着广泛的应用,如金融、交通、气象等。然而,由于时间序列数据本身具有时序性和相关性,因此预测难度较大。传统的时间序列预测方法大多采用统计学方法,如ARIMA模型、指数平滑法等,但这些方法在处理非线性、非平稳、非高斯的时间序列数据时效果较差。随着深度学习技术的发展,基于深度学习的时间序列预测方法逐渐成为研究热点。本文提出了一种基于LSTM深度学习网络的时间序列预测方法,该方法能够有效地处理非线性、非平稳、非高斯的时间序列数据。
1.1、LSTM深度学习网络
LSTM(Long Short-Term Memory)是一种特殊的RNN(Recurrent Neural Network)模型,它能够有效地处理长序列数据,并且能够捕捉时间序列中的长期依赖关系。LSTM模型包含三个门控单元:输入门、遗忘门和输出门,这些门控单元能够控制信息的流动和保留,从而实现长期依赖关系的学习。
LSTM的具体计算过程如下:
1.输入门
输入门控制着输入信息的流入,它包含一个sigmoid函数和一个tanh函数,分别表示输入信号的重要性和输入信号的值。输入门的计算公式如下:
1.3、时间序列预测模型
基于LSTM深度学习网络的时间序列预测模型主要包括以下步骤:
1.数据预处理
将原始时间序列数据转化为可以被LSTM模型处理的数据格式。通常采用滑动窗口的方法将时间序列数据转化为多个序列样本,每个序列样本包含前N个时间步的数据作为输入,第N+1个时间步的数据作为输出。
2.模型构建
根据LSTM模型的计算过程,构建基于LSTM的时间序列预测模型。该模型包括输入层、LSTM层、输出层等。其中,输入层接收前N个时间步的数据,LSTM层用于学习时间序列数据的长期依赖关系,输出层用于预测第N+1个时间步的数据。
3.模型训练
利用已经预处理好的时间序列数据和构建好的LSTM模型进行训练。训练过程中,采用均方误差(MSE)作为损失函数,采用反向传播算法更新模型参数。
4.模型评估
利用测试数据对训练好的模型进行评估。评估指标包括均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)等。
5.模型预测
利用训练好的模型对未来时间步的数据进行预测。预测过程中,需要将前N个时间步的数据作为输入,得到第N+1个时间步的预测结果,再将第N+1个时间步的预测结果作为输入,得到第N+2个时间步的预测结果,以此类推。
基于LSTM深度学习网络的时间序列预测方法,该方法能够有效地处理非线性、非平稳、非高斯的时间序列数据。该方法的主要步骤包括数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估和模型预测等。实验结果表明,该方法能够得到较好的预测效果,可以应用于气象、金融、交通等领域的时间序列预测问题中。
2.算法运行软件版本
MATLAB2022a
3.算法运行效果图预览
4.部分核心程序
layers = [ ... sequenceInputLayer(Nin) lstmLayer(Nhid) fullyConnectedLayer(Nr) regressionLayer]; % 设置神经网络训练选项 options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs',600, ... 'GradientThreshold',1, ... 'InitialLearnRate',0.005, ... 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropPeriod',125, ... 'LearnRateDropFactor',0.2, ... 'Verbose',0, ... 'Plots','training-progress'); % 训练神经网络 net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options); ........................................... % 绘制真实值和预测值的时间序列图 t1 = 1:length(dat_train); t2 = [length(dat_train)+1:length(dat_train)+length(YPred)]; figure plot(data,'b'); hold on plot(t2,YPred,'r.') xlabel("时间") ylabel("预测值") legend("真实值","预测值") % 输出训练RMSE disp('训练RMSE'); rmse = sqrt(mean((YPred-YTest).^2));
标签:仿真,...,预测,模型,时间,matlab,序列,LSTM From: https://www.cnblogs.com/matlabworld/p/17588995.html