Mamba模型时间序列预测

Mamba模型时间序列预测

1. 概述

实现一个基于Mamba模型的时间序列预测系统。Mamba是一种新型的序列模型架构，结合了状态空间模型(SSM)和注意力机制的优点，在处理长序列数据方面表现出色。该系统主要用于时间序列数据的预测，支持多步预测，并包含完整的数据预处理、特征工程、模型训练和评估流程。

2. 系统架构

系统由两个主要文件组成：

• main1.py：主程序文件，包含数据预处理、特征工程、模型训练和评估的完整流程
• mambaModel.py：模型定义文件，实现了基于Mamba架构的时间序列预测模型

2.1 数据流程

系统的数据处理流程如下：

1. 数据加载：从CSV文件加载原始时间序列数据
2. 数据预处理：异常值检测与处理、平滑处理、特征归一化等
3. 特征工程：添加滞后特征、滚动统计特征、时间特征等
4. 数据集创建：将处理后的数据分割为训练集、验证集和测试集
5. 模型训练：使用训练集训练Mamba模型
6. 模型评估：在测试集上评估模型性能
7. 结果可视化：绘制训练过程和预测结果的图表

3. 主要组件详解

3.1 数据预处理 (main1.py)

3.1.1 异常值检测与处理

使用隔离森林(Isolation Forest)算法检测异常值，并用局部平均值替换异常值：

iso_forest = IsolationForest(contamination=contamination, random_state=42, n_estimators=100)
outlier_mask = iso_forest.fit_predict(data) == -1

3.1.2 平滑处理

使用滑动窗口平均对数据进行平滑处理：

window_size = 3
data_smooth = np.zeros_like(data_clean)
for i in range(data_clean.shape[0]):
    start = max(0, i - window_size // 2)
    end = min(data_clean.shape[0], i + window_size // 2 + 1)
    data_smooth[i] = np.mean(data_clean[start:end], axis=0)

3.1.3 特征归一化

使用标准化(StandardScaler)对特征进行归一化：

scaler = StandardScaler()
data_transformed = scaler.fit_transform(data_smooth)

3.1.4 特征扩展

添加滞后特征和滚动统计特征：

# 添加滞后特征
lag_steps = [1,