PyTorch中实现多步长时间序列预测的几种方法总结

最新推荐文章于 2025-04-27 13:29:37 发布
最新推荐文章于 2025-04-27 13:29:37 发布
阅读量461 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： pytorch 人工智能 python PyTorch
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AvGroovy/article/details/133084604
PyTorch 专栏收录该内容
83 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文总结了PyTorch中实现多步长时间序列预测的三种方法：逐步预测法、一次性预测法和循环预测法。逐步预测法稳定但慢，一次性预测法快速但可能不稳定，循环预测法试图平衡两者。选择合适的策略对于时间序列预测任务至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在时间序列预测任务中，我们经常需要预测未来多个时间步的值。PyTorch提供了强大的工具和库，使得实现LSTM（长短期记忆）模型来处理多步长时间序列预测变得相对简单。本文将总结几种在PyTorch中实现多步长时间序列预测的方法，并提供相应的源代码示例。

方法一：逐步预测法
逐步预测法是一种简单但有效的方法，它通过逐步地预测下一个时间步的值来实现多步长时间序列预测。具体实现如下：

import torch
import torch.nn as nn

class LSTM(nn.Module):
    def __init__
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
LSTM实现多变量输入多步预测(递归多步预测)时间序列预测(PyTorch版)
优快云 精品推荐
02-02 3095
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
LSTM实现多变量输入多步预测(直接多步预测)时间序列预测(PyTorch版)
优快云 精品推荐
01-31 4324
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，💥💥💥包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
【数据挖掘】时间序列预测-时间序列预测策略
最新发布
LeeZhao的博客
04-27 1528
时间序列预测-时间序列预测策略
PyTorch中利用LSTMCell搭建多层LSTM实现时间序列预测
KI的博客
12-14 8541
PyTorch中利用LSTMCell搭建多层LSTM实现时间序列预测
Pytorch预测-使用PyTorch进行时间序列预测-Python开发
05-25
Pytorch Forecasting旨在通过神经网络简化实际案例和研究中的时间序列预测。 具体来说，该软件包提供了有关“迈向数据科学”的文章，介绍了该软件包并提供了背景信息。 Pytorch Forecasting旨在通过神经网络简化实际案例和研究中的时间序列预测。 具体来说，该软件包提供了一个时间序列数据集类，该类抽象了处理变量转换，缺失值，随机子采样，多个历史记录长度等的基础模型。基本模型类提供了时间序列模型的基本训练以及登录tensorboa
PyTorch 进行多步时间序列预测详细教程
晚来天欲雪，能饮一杯无？
03-25 7060
PyTorch 进行多步时间序列预测详细教程
神经网络时间序列预测PyTorch-Forecastin！
数据派THU
07-06 1759
来源：数据STUDIO 深度学习初学者 本文约5200字，建议阅读8分钟 本文为你介绍了神经网络时间序列预测PyTorch-Forecastin。PyTorch-Forecasting[1]使用神经网络的时间序列预测对数据科学工作者和研究人员来说都很简单。为什么准确的预测如此重要？预测时间序列在很多情况下都很重要，与机器学习从业者高度相关。以需求预测为例，许多用例都源于此。几乎每个制造商都会从更好...
PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（四）：多模型滚动预测
KI的博客
05-28 1万+
PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（四）：多模型滚动预测
pytorch-forecasting:使用PyTorch进行时间序列预测
03-18
我们关于“ 文章介绍了该软件包，并提供了背景信息。 Pytorch Forecasting旨在通过神经网络简化实际案例和研究的最新时间序列预测。目标是为高级专业人员提供最大程度的灵活性，并为初学者提供合理的默认值的高级API。具体来说，该软件包提供了 一个时间序列数据集类，它抽象化处理变量转换，缺失值，随机子采样，多个历史记录长度等。 基本模型类，提供时间序列模型的基本训练，以及在张量板中的记录和通用可视化，例如实际与预测以及依存关系图 用于时间序列预测的多种神经网络体系结构已针对实际部署进行了增强，并具有内置的解释功能 多地平线时间序列指标 Ranger优化器，用于更快的模型训练 使用调整 该程序包基于构建，可以直接使用CPU，单个和多个GPU进行培训。 安装 如果您在Windows上工作，则需要先使用以下命令安装PyTorch： pip install torch -f https
LSTM实现多变量输入多步预测(Seq2Seq多步预测)时间序列预测(PyTorch版)
优快云 精品推荐
02-03 4902
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
time-series-autoencoder:Pytorch双注意LSTM自动编码器，用于多元时间序列预测
05-01
注重多元时间序列的LSTM自动编码器 该存储库包含用于多变量时间序列预测的自动编码器。 它具有描述的两种注意力机制，并且受启发。 下载和依赖项 要克隆存储库，请运行： git clone https://github.com/JulesBelveze/time-series-autoencoder.git 要安装所有必需的依赖项，请运行： pip install -r requirements.txt 用法 python main.py [-h] [--batch-size BATCH_SIZE] [--output-size OUTPUT_SIZE] [--label-col LABEL_COL] [--input-att INPUT_ATT] [--temporal-att TEMPORAL_ATT] [--seq-le
pytorch利用LSTM实现对股票进行多变量多步预测
09-10
pytorch利用LSTM实现对股票进行多变量多步预测
TensorFlow搭建CNN实现时间序列预测（风速预测）
KI的博客
08-29 6792
TensorFlow搭建CNN实现时间序列预测（风速预测）
机器学习多步时间序列预测解决方案
Python数据挖掘
06-23 4544
本篇文章中，我们展示了4种基于机器学习进行多步时间序列预测的方法。下列表格中分别列出了各个算法的优缺点。
PyTorch序列预测实战：RNN、LSTM、GRU模型构建
weixin_33816734的博客
10-21 2387
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：自然语言处理中的序列预测是关键任务，需要对数据序列建模预测未来元素。本项目通过PyTorch框架，实现三种递归神经网络变体：RNN、LSTM、GRU。这些模型在文本和时间序列数据上表现优异。项目涵盖数据预处理、模型定义、训练过程、评估与验证、测试与应用等关键环节。源代码文件包含了实现这些步骤的详细代码，有助于提升PyTorch技能并深...
Pytorch LSTM 时间序列预测
zchenack个人专栏
12-02 1万+
详情可以参见文章import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import * import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def SeriesGen(N)...
Pytorch LSTM 时间序列预测
热门推荐
大模型与Agent智能体
11-25 1万+
Pytorch LSTM 时间序列预测 https://github.com/pytorch/examples/blob/master/time_sequence_prediction/generate_sine_wave.py Pytorch官网提供初学者入门的一个例子，有助于学习Pytorch时间序列预测。本例中使用两个LSTMCell单元学习从不同相位开始的一些正弦波信号,LSTM网络...
基于机器学习的多步时间序列预测 完整代码+数据 可直接运行
03-28 758
基于机器学习的多步时间序列预测 完整代码+数据 可直接运行 2
Python LSTM时间序列预测教程源码包
在本节中，我们将详细探讨Python中基于长短期记忆网络（LSTM）的时间序列预测源码包。这个资源包旨在简化时间序列分析的过程，并让即使是编程新手也能轻松上手。 ### 时间序列预测与LSTM简介 时间序列预测是指根据...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值