拓端tecdat|Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析

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下面是一个关于如何使用长短期记忆网络(LSTM)来拟合一个不稳定的时间序列的例子。

相关视频:LSTM神经网络架构和工作原理及其在Python中的预测应用

LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用

每年的降雨量数据可能是相当不稳定的。与温度不同,温度通常在四季中表现出明显的趋势,而雨量作为一个时间序列可能是相当不稳定的。夏季的降雨量与冬季的降雨量一样多是很常见的。

下面是某地区2020年11月降雨量的图解。

拓端tecdat|Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析_第1张图片

作为一个连续的神经网络,LSTM模型可以证明在解释时间序列的波动性方面有优势。

使用Ljung-Box检验,小于0.05的p值表明这个时间序列中的残差表现出随机模式,表明有明显的波动性。

>>> sm.stats.acorr_ljungbox(res.resid, lags=[10])

Ljung-Box检验

Dickey-Fuller 检验

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数据操作和模型配置

该数据集由722个月的降雨量数据组成。

选择712个数据点用于训练和验证,即用于建立LSTM模型。然后,过去10个月的数据被用来作为测试数据,与LSTM模型的预测结果进行比较。

下面是数据集的一个片段。

拓端tecdat|Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析_第3张图片

然后形成一个数据集矩阵,将时间序列与过去的数值进行回归。

# 形成数据集矩阵

    for i in range(len(df)-previous-1):
        a = df[i:(i+previous), 0]
        dataX.append(a)
        dataY.append(df[i + previous, 0])

然后用MinMaxScaler对数据进行标准化处理。

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将前一个参数设置为120,训练和验证数据集就建立起来了。作为参考,previous = 120说明模型使用从t - 120到t - 1的过去值来预测时间t的雨量值。

前一个参数的选择要经过试验,但选择120个时间段是为了确保识别到时间序列的波动性或极端值。

# 训练和验证数据的划分
train_size = int(len(df) * 0.8)
val_size = len(df) - train_size
train, val = df[0:train_size,:], df[train_size:len(df),:]# 前期的数量
previous = 120

然后,输入被转换为样本、时间步骤、特征的格式。 

# 转换输入为[样本、时间步骤、特征]。
np.reshape(X_train, (shape[0], 1, shape[1]))

模型训练和预测

该模型在100个历时中进行训练,并指定了712个批次的大小(等于训练和验证集中的数据点数量)。

# 生成LSTM网络
model = tf.keras.Sequential()
# 列出历史中的所有数据
print(history.history.keys())
# 总结准确度变化
plt.plot(history.history['loss'])

下面是训练集与验证集的模型损失的关系图。

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预测与实际降雨量的关系图也被生成。

# 绘制所有预测图
plt.plot(valpredPlot)

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预测结果在平均方向准确性(MDA)、平均平方根误差(RMSE)和平均预测误差(MFE)的基础上与验证集进行比较。 

 mda(Y_val, predictions)0.9090909090909091
>>> mse = mean_squared_error(Y_val, predictions)
>>> rmse = sqrt(mse)
>>> forecast_error
>>> mean_forecast_error = np.mean(forecast_error)

 

 

  • MDA: 0.909
  • RMSE: 48.5
  • MFE: -1.77

针对测试数据进行预测

虽然验证集的结果相当可观,但只有将模型预测与测试(或未见过的)数据相比较,我们才能对LSTM模型的预测能力有合理的信心。

如前所述,过去10个月的降雨数据被用作测试集。然后,LSTM模型被用来预测未来10个月的情况,然后将预测结果与实际值进行比较。

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至t-120的先前值被用来预测时间t的值。

# 测试(未见过的)预测
np.array([tseries.iloctseries.iloc,t

获得的结果如下

  • MDA: 0.8
  • RMSE: 49.57
  • MFE: -6.94

过去10个月的平均降雨量为148.93毫米,预测精度显示出与验证集相似的性能,而且相对于整个测试集计算的平均降雨量而言,误差很低。

结论

在这个例子中,你已经看到:

  • 如何准备用于LSTM模型的数据
  • 构建一个LSTM模型
  • 如何测试LSTM的预测准确性
  • 使用LSTM对不稳定的时间序列进行建模的优势

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