1 单步预测与多步预测单步预测: 输入全部真实值,仅预测未来一个值。 多步预测: 预测多个未来值,可以是一次性预测多个未来值,也可以是进行多次预测得到多个未来值。在时间序列预测中,进行建模的时候我们面临…
2.6 进行预测 进行预测,上面我们分析过模型每一步的输入是一个(10,5)二维数组表示(步长,特征数),模型每一步的输出是是一个(3,5)二维数组表示(步长,标签数) prediction_test=model.predict(testX) 如果直接model.predict(testX),testX的形状是(1029,10,5),是一个批量预测,输出prediction_test是一个(1029,3...
递归策略中,先对前一步进行预测,然后用这些预测作为输入,对未来的时间步骤进行迭代预测。整个过程中只使用一个模型,生成一个预测,并将其输入到模型中生成下一个预测,如此循环。步骤如下: 建模:训练一个时间序列预测模型,预测一步前瞻。可以使用传统的时间序列模型(如ARIMA)、指数平滑模型或机器学习模型(如lightGBM)。
用于LSTM建模的输入数据需要整理成3维结构(数据块个数×SEQLEN个数据记录×dim个变量),输出仍为2维数据集。用前15(SEQLEN)条时序数据预测第16条数据;单个样本数据块为相邻15条15(dim)列,用以对第16条15(dim)列数据进行预测;验证集为5(test_len)个数据块,据此推导训练集大小;下期待预测的输入为最后15条15列...
多步递归预测 (recursive multi-step forecasting) 多步递归预测在单步预测的基础上,把下一步的预测值作为输入,来进行迭代预测。需要注意的是:在多变量的多步回归分析中,由于存在外部变量作为输入,需要同时预测外部变量。多步递归的过程如下图所示: 优点: ...
本文主要是基于LSTM(Long Short-Term Memory)长短期记忆神经网络来实践多变量序列预测,并完成对未来指定步长时刻数据的预测、分析和可视化,手把手教你去搭建属于自己的预测分析模型。 本文主要分为:LSTM模型简介、数据探索分析、模型构建测试三个部分。 一、LSTM模型简介 ...
在本文中,我们将探讨一些多步预测的技巧和方法。 一、滑动窗口法 滑动窗口法是一种常见的多步预测技巧。它的基本思想是将历史数据分割成多个窗口,每个窗口包含了连续的时间序列数据。然后,我们可以使用这些窗口来进行单步预测,得到未来每个时间点的预测结果。接着,我们将这些预测结果作为新的历史数据,重新构建窗口,再...
一、多步预测的概念 多步预测是指在时序预测中,预测未来多个时间步的数值。与单步预测相比,多步预测需要考虑更多的因素和变量,因此更加复杂。多步预测在实际应用中具有重要的意义,比如在股票价格预测、气象预测、交通流量预测等领域都有广泛的应用。为了提高预测精度,我们需要运用一些技巧和方法来进行多步预测。 二、...
14-LSTM多步预测-多步预测的LSTM网络 import pandas as pd from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM import math import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import ...
1.2 多步预测预处理 2 基于LSTM的多步预测模型 2.1 定义LSTM网络模型 2.2 设置参数,训练模型 3 结果可视化和预测、模型评估 3.1 预测结果可视化 3.2 加载模型进行预测 3.3 模型评估 代码、数据如下: 往期精彩内容: 时序预测:LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋:风速...