Pytorch LSTM 时间序列预测

最新推荐文章于 2025-06-18 16:11:35 发布

原创

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本文深入探讨了如何使用Pytorch库构建LSTM神经网络进行时间序列预测。通过详细步骤，阐述了数据预处理、模型搭建、训练与验证的过程，揭示了LSTM在网络中的应用，对于理解和实践深度学习在时间序列分析中的应用具有指导意义。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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):
    x = torch.arange(1,N,0.01)
    return torch.sin(x)

def trainDataGen(seq,k):
    dat = list()
    L = len(seq)
    for i in range(L-k-1):
        indat = seq[i:i+k]
        outdat = seq[i+1:i+k+1]
        dat.append((indat,outdat))
    return dat

def ToVariable(x):
    tmp = torch.FloatTensor(x)
    return Variable(tmp)

y = Se