基于Seq2Seq的BILSTM时间序列预测Python程序

 

基于Sequence-2-Sequence，Encoder-Decoder（编码-解码）的BILSTM预测模型

 

特色：1、单变量，多变量输入，自由切换
           2、单步预测，多步预测，自动切换
           3、基于Pytorch架构
           4、多个评估指标（MAE,MSE,R2,MAPE等）
           5、数据从excel文件中读取，更换简单

           6、标准框架，数据分为训练集、验证集，测试集

 

全部完整的代码，保证可以运行的代码看这里。

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黑科技小土豆的博客_优快云博客-深度学习,32单片机领域博主

 

 

1、背景简介： 基于Seq2Seq的BILSTM模型是一种序列到序列的预测模型，采用编码器-解码器的结构，其中编码器采用了双向LSTM（BILSTM）结构，能够同时处理前向和后向的信息，进而更好地捕捉序列中的特征。解码器则采用LSTM结构来生成序列，可以通过递归神经网络（RNN）中的教师强制来训练模型。

2、优点总结：

• 基于Seq2Seq的BILSTM模型可以处理序列到序列的预测问题，并且能够适应多种输入和输出数据类型；
• 双向LSTM结构可以使用前向和后向的信息，从而更好地捕捉序列中的重要特征；
• 使用了解码器中的教师强制，使得模型更稳定收敛，提高训练效率；
• 适用于文本翻译、语音识别等序列到序列的问题，特别是对于长序列的处理效果更为显著。

 

train_ratio = 0.7  # 训练集比例
val_ratio = 0.15  # 验证集比例
test_ratio = 0.15  # 测试集比例
input_length = 48  # 输入数据长度，多步预测建议长，单步预测建议短
output_length = 1  # 输出数据长度，1为单步预测，1以上为多步预测 请注意，随着输出长度的增长，模型训练时间呈指数级增长
learning_rate = 0.1  # 学习率
estimators = 100  # 迭代次数
max_depth = 5  # 树模型的最大深度
interval_length = 2000  # 预测数据长度，最长不可以超过总数据条数
scalar = True  # 是否使用归一化
scalar_contain_labels = True  # 归一化过程是否包含目标值的历史数据
target_value = 'load'  # 需要预测的列名，可以在excel中查看