挑战杯 基于LSTM的天气预测 - 时间序列预测

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0 前言

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1 数据集介绍

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df = pd.read_csv(‘/home/kesci/input/jena1246/jena_climate_2009_2016.csv’)
df.head()

如上所示，每10分钟记录一次观测值，一个小时内有6个观测值，一天有144（6x24）个观测值。

给定一个特定的时间，假设要预测未来6小时的温度。为了做出此预测，选择使用5天的观察时间。因此，创建一个包含最后720（5x144）个观测值的窗口以训练模型。

下面的函数返回上述时间窗以供模型训练。参数 history_size 是过去信息的滑动窗口大小。target_size
是模型需要学习预测的未来时间步，也作为需要被预测的标签。

下面使用数据的前300,000行当做训练数据集，其余的作为验证数据集。总计约2100天的训练数据。

​
def univariate_data(dataset, start_index, end_index, history_size, target_size):
data = []
labels = []

    start_index = start_index + history_sizeif end_index is None:end_index = len(dataset) - target_sizefor i in range(start_index, end_index):indices = range(i-history_size, i)# Reshape data from (history`1_size,) to (history_size, 1)data.append(np.reshape(dataset[indices], (history_size, 1)))labels.append(dataset[i+target_size])return np.array(data), np.array(labels)

2 开始分析

2.1 单变量分析

首先，使用一个特征（温度）训练模型，并在使用该模型做预测。

2.1.1 温度变量

从数据集中提取温度

​
uni_data = df[‘T (degC)’]
uni_data.index = df[‘Date Time’]
uni_data.head()

观察数据随时间变化的情况

进行标准化

​
#标准化
uni_train_mean = uni_data[:TRAIN_SPLIT].mean()
uni_train_std = uni_data[:TRAIN_SPLIT].std()

uni_data = (uni_data-uni_train_mean)/uni_train_std
#写函数来划分特征和标签
univariate_past_history = 20
univariate_future_target = 0
x_train_uni, y_train_uni = univariate_data(uni_data, 0, TRAIN_SPLIT, # 起止区间univariate_past_history,univariate_future_target)
x_val_uni, y_val_uni = univariate_data(uni_data, TRAIN_SPLIT, None,univariate_past_history,univariate_future_target)

可见第一个样本的特征为前20个时间点的温度，其标签为第21个时间点的温度。根据同样的规律，第二个样本的特征为第2个时间点的温度值到第21个时间点的温度值，其标签为第22个时间点的温度……

2.2 将特征和标签切片

​
BATCH_SIZE = 256
BUFFER_SIZE = 10000

train_univariate = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train_uni, y_train_uni))
train_univariate = train_univariate.cache().shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).repeat()val_univariate = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val_uni, y_val_uni))
val_univariate = val_univariate.batch(BATCH_SIZE).repeat()

2.3 建模

​
simple_lstm_model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.LSTM(8, input_shape=x_train_uni.shape[-2:]), # input_shape=(20,1) 不包含批处理维度
tf.keras.layers.Dense(1)
])

simple_lstm_model.compile(optimizer='adam', loss='mae')

2.4 训练模型

​
EVALUATION_INTERVAL = 200
EPOCHS = 10

simple_lstm_model.fit(train_univariate, epochs=EPOCHS,steps_per_epoch=EVALUATION_INTERVAL,validation_data=val_univariate, validation_steps=50)

训练过程

训练结果 - 温度预测结果

2.5 多变量分析

在这里，我们用过去的一些压强信息、温度信息以及密度信息来预测未来的一个时间点的温度。也就是说，数据集中应该包括压强信息、温度信息以及密度信息。

2.5.1 压强、温度、密度随时间变化绘图

2.5.2 将数据集转换为数组类型并标准化

​
dataset = features.values
data_mean = dataset[:TRAIN_SPLIT].mean(axis=0)
data_std = dataset[:TRAIN_SPLIT].std(axis=0)

dataset = (dataset-data_mean)/data_stddef multivariate_data(dataset, target, start_index, end_index, history_size,target_size, step, single_step=False):data = []labels = []start_index = start_index + history_sizeif end_index is None:end_index = len(dataset) - target_sizefor i in range(start_index, end_index):indices = range(i-history_size, i, step) # step表示滑动步长data.append(dataset[indices])if single_step:labels.append(target[i+target_size])else:labels.append(target[i:i+target_size])return np.array(data), np.array(labels)

2.5.3 多变量建模训练训练

​

single_step_model = tf.keras.models.Sequential()single_step_model.add(tf.keras.layers.LSTM(32,input_shape=x_train_single.shape[-2:]))single_step_model.add(tf.keras.layers.Dense(1))single_step_model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(), loss='mae')single_step_history = single_step_model.fit(train_data_single, epochs=EPOCHS,steps_per_epoch=EVALUATION_INTERVAL,validation_data=val_data_single,validation_steps=50)def plot_train_history(history, title):loss = history.history['loss']val_loss = history.history['val_loss']epochs = range(len(loss))plt.figure()plt.plot(epochs, loss, 'b', label='Training loss')plt.plot(epochs, val_loss, 'r', label='Validation loss')plt.title(title)plt.legend()plt.show()plot_train_history(single_step_history,'Single Step Training and validation loss')

6 最后

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