BHT-ARIMA 开源项目使用教程

BHT-ARIMA 开源项目使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bh/BHT-ARIMA

1. 项目的目录结构及介绍

BHT-ARIMA 项目的目录结构如下：

BHT-ARIMA/
├── data/
├── docs/
├── examples/
├── src/
│   ├── models/
│   ├── utils/
│   └── main.py
├── tests/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• data/: 存放项目所需的数据文件。
• docs/: 存放项目的文档文件。
• examples/: 存放示例代码和示例数据。
• src/: 项目的源代码目录。
  • models/: 存放模型相关的代码。
  • utils/: 存放工具函数和辅助代码。
  • main.py: 项目的启动文件。
• tests/: 存放测试代码。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 src/main.py。该文件包含了项目的主要逻辑和启动代码。以下是 main.py 的简要介绍：

# src/main.py

import argparse
from models import BHTARIMA
from utils import load_data, preprocess_data

def main(args):
    # 加载数据
    data = load_data(args.data_path)
    
    # 数据预处理
    preprocessed_data = preprocess_data(data)
    
    # 初始化模型
    model = BHTARIMA(args.config)
    
    # 训练模型
    model.train(preprocessed_data)
    
    # 预测
    predictions = model.predict(preprocessed_data)
    
    # 输出预测结果
    print(predictions)

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="BHT-ARIMA Model")
    parser.add_argument("--data_path", type=str, required=True, help="Path to the data file")
    parser.add_argument("--config", type=str, required=True, help="Path to the configuration file")
    args = parser.parse_args()
    main(args)

启动文件功能介绍

• main(args): 主函数，负责加载数据、数据预处理、模型初始化、模型训练和预测。
• argparse: 用于解析命令行参数。
• models.BHTARIMA: 模型类，负责模型的初始化和训练。
• utils.load_data: 数据加载函数。
• utils.preprocess_data: 数据预处理函数。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常是一个 JSON 或 YAML 文件，用于配置模型的参数和数据路径等。以下是一个示例配置文件 config.json：

{
    "data_path": "data/example_data.csv",
    "model_params": {
        "seasonal_period": 12,
        "max_ar_order": 5,
        "max_ma_order": 5,
        "max_seasonal_ar_order": 2,
        "max_seasonal_ma_order": 2
    }
}

配置文件参数介绍

• data_path: 数据文件的路径。
• model_params: 模型参数配置。
  • seasonal_period: 季节性周期。
  • max_ar_order: 自回归阶数。
  • max_ma_order: 移动平均阶数。
  • max_seasonal_ar_order: 季节性自回归阶数。
  • max_seasonal_ma_order: 季节性移动平均阶数。

通过配置文件，用户可以灵活地调整模型的参数和数据路径，以适应不同的需求和数据集。

BHT-ARIMA Code for paper: Block Hankel Tensor ARIMA for Multiple Short Time Series Forecasting (AAAI-20) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bh/BHT-ARIMA