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)

最新推荐文章于 2024-04-27 23:16:18 发布
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分类专栏： 2025年机器学习&深度学习千例 文章标签： lstm pytorch 机器学习 人工智能 开发语言 深度学习 时间序列预测
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本文介绍了使用PyTorch实现的LSTM模型，进行多变量输入的直接多步预测，针对风速时间序列。通过训练多个模型分别预测未来不同时间点的状态，虽然计算资源消耗较大，但详细阐述了模型结构和训练过程，并讨论了策略的优缺点。

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目录

一、基于PyTorch搭建LSTM模型实现多变量输入多步预测(直接多步预测)风速时间序列预测

二、多步预测（直接多步预测）

三、模型训练

四、可视化结果

完整源码

一、基于PyTorch搭建LSTM模型实现多变量输入多步预测(直接多步预测)风速时间序列预测

本文将讲解另外一种实现策略 直接多步预测，对于这种实现策略和直接多输出类似，就是对未来不同的步分别训练一个模型。

这里强调一下，由于本文注重讲解如何实现多步预测策略，所以对于数据集制作、定义模型、优化器这些部分就不再赘述了，如果跟着本专栏看的同学相信已经对于这些内容已经熟悉把握了，所以之后的文章对于重复内容就不再赘述，如果是直接看本篇文章的小伙伴建议先去看前面的文章有个初步认识。

接下来本篇文章我们将采用另外一种经典的循环神经网络——长短期记忆神经网络 LSTM 来对我们的时序数据建模处理，本篇将💎 讲解如何基于多变量进行时序预测，本篇是使用多个特征来对未来多个状态进行时序预测的，详细介绍项目的每个实现部分以及细节处理，帮助新手小白快速建立起如何处理时序数据的框架。

二、多步预测（直接多步预测）

这种策略意如其名，就是直接输出未来两天的状态

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