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  • lstm时间序列预测原理
    千次阅读
    2022-04-10 16:41:25

    时序预测 | MATLAB实现BiLSTM时间序列预测

    基本介绍

    双向 LSTM 或 biLSTM 是一种序列处理模型,由两个 LSTM 组成:一个在前向接收输入,另一个在后向接收输入。 BiLSTMs 有效地增加了网络可用的信息量。

    程序设计

    单层网络

    
    clc;
    clear;
    j_data = readtable('data_sa.xlsx
    更多相关内容
  • LSTM 时间序列预测

    千次阅读 2020-12-09 21:41:54
    我们使用它来进行LSTM时间序列预测的实验。数据如图所示第一列为时间 第二列为数据编写代码头文件 import numpy import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers impo

    转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/290683144


    此数据是1949 到 1960 一共 12 年,每年 12 个月的航班乘客数据,一共 144 个数据,单位是 1000。我们使用它来进行LSTM时间序列预测的实验。
    数据如图所示

    第一列为时间 第二列为数据

    编写代码

    头文件

    import numpy
    import matplotlib.pyplot as plt
    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense
    from keras.layers import LSTM
    import  pandas as pd
    import  os
    from keras.models import Sequential, load_model
    

    加载数据
    在这里我们设置时序数据的前65%为训练数据 后35%为测试数据

    dataframe = pd.read_csv('./international-airline-passengers.csv', usecols=[1], engine='python', skipfooter=3)
    dataset = dataframe.values
    # 将整型变为float
    dataset = dataset.astype('float32')
    #归一化 在下一步会讲解
    scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
    dataset = scaler.fit_transform(dataset)
    
    train_size = int(len(dataset) * 0.65)
    trainlist = dataset[:train_size]
    testlist = dataset[train_size:]
    

    对数据进行处理
    LSTM进行预测需要的是时序数据 根据前timestep步预测后面的数据
    假定给一个数据集
    {
    A,B,C->D
    B,C,D->E
    C,D,E->F
    D,E,F->G
    E,F,G->H
    }
    这时timestep为3,即根据前三个的数据预测后一个数据的值
    所以我们需要对数据进行转化
    举一个简单的情况 假设一个list为[1,2,3,4,5],timestep = 2
    我们转化之后要达到的效果是


    train_Xtrain_Y


    即依据前两个值预测下一个值


    对数据进行归一化
    LSTM可以不进行归一化的操作,但是这样会让训练模型的loss下降很慢。本教程如果不进行归一化,100次迭代后loss还是很高

    #上面代码的片段讲解
    scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
    dataset = scaler.fit_transform(dataset)
    

    对数据进行处理

    def create_dataset(dataset, look_back):
    #这里的look_back与timestep相同
        dataX, dataY = [], []
        for i in range(len(dataset)-look_back-1):
            a = dataset[i:(i+look_back)]
            dataX.append(a)
            dataY.append(dataset[i + look_back])
        return numpy.array(dataX),numpy.array(dataY)
    #训练数据太少 look_back并不能过大
    look_back = 1
    trainX,trainY  = create_dataset(trainlist,look_back)
    testX,testY = create_dataset(testlist,look_back)
    

    LSTM模型
    LSTM的输入为 [samples, timesteps, features]
    这里的timesteps为步数,features为维度 这里我们的数据是1维的

    trainX = numpy.reshape(trainX, (trainX.shape[0], trainX.shape[1], 1))
    testX = numpy.reshape(testX, (testX.shape[0], testX.shape[1] ,1 ))
    
    # create and fit the LSTM network
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(4, input_shape=(None,1)))
    model.add(Dense(1))
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
    model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)
    model.save(os.path.join("DATA","Test" + ".h5"))
    # make predictions
    

    进行预测

    #model = load_model(os.path.join("DATA","Test" + ".h5"))
    trainPredict = model.predict(trainX)
    testPredict = model.predict(testX)
    
    #反归一化
    trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict)
    trainY = scaler.inverse_transform(trainY)
    testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)
    testY = scaler.inverse_transform(testY)
    

    查看结果

    plt.plot(trainY)
    plt.plot(trainPredict[1:])
    plt.show()
    plt.plot(testY)
    plt.plot(testPredict[1:])
    plt.show()
    

    这个时候我们的结果为

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    参考
    用 LSTM 做时间序列预测的一个小例子
    Keras中文文档-Sequential model

    展开全文
  • 异常监测②——lstm时间序列预测&lstm简易原理

    千次阅读 多人点赞 2020-01-21 15:45:39
    在用统计学方法(3σ原则、四分位距法)等对异常数据进行监测后 异常...时间点 原来的count 现在的count 2020-01-01 13:00:00 267 1000 2020-01-01 13:10:00 300 0 2020-01-01 13:20:00 ...

    Table of Contents

     

    利用LSTM进行时间序列预测流程

    lstm滞后性

    理解lstm原理

    原理示例

    lstm参数

    各参数的定义解释:

    batch_size

    如何选择batch_size的大小:

    epoch

    预测滞后问题

    损失函数的选择

    1、Mean Squared Error Loss(MSE)

    2、Mean Squared Logarithmic Error Loss(MSLE)

    3、Mean Absolute Error Loss (MAE)

    4、Binary Classification Loss Functions

    5、Binary Cross-Entropy Loss

    6、Hinge Loss

    7、Squared HInge Loss

    8、Multi-Class Classification Loss Functions

    如何选择优化器Optimizer

    dropout层

    1、什么时候应该加dropout层?

    2、放在哪几个层之间?


     

    利用LSTM进行时间序列预测流程

    在用统计学方法(3σ原则、四分位距法)等对异常数据进行监测后 异常监测①——统计学方法判断 ,由于业务特点,导致时序数据的规律趋势会变化。下方为举例:

    时间点原来的count现在的count
    2020-01-01 13:00:002671000
    2020-01-01 13:10:003000
    2020-01-01 13:20:002610
    2020-01-01 13:30:002891023
    2020-01-01 13:40:002350
    2020-01-01 13:50:002730
    2020-01-01 14:00:003091014

    此时原统计学方法可能不再适用,可以重新观察新的数据分布规律,手动修改代码逻辑。

    但考虑到后续规律仍可能发生变动,为避免后续需要继续改异常监测逻辑,选择使用一个深度学习模型——lstm 对时序数据的分布进行预测。并且增添 模型更新 逻辑,使得模型不需要再人工更改。

    参考以下资料:干货 | 携程实时智能异常检测平台的算法及工程实现  (视频链接

    简单粗暴LSTM:LSTM进行时间序列预测

    异常检测在苏宁的实践

    基于TensorFlow一次简单的RNN实现

     

    确定逻辑:

    1、原始数据存储

        mongodb

    2、数据预处理

    (去除节假日数据,异常点替换、缺失值填充)

    3、模型设计及训练

    LSTM     训练集:近十天数据(不含近三天);预测集:近三天

    多轮超参优化,确定最优超参,及预测范围(用历史多长数据预测未来多长)

    保存模型

    4、异常判断

         ①https://www.slideshare.net/ssuserbefd12/ss-164777085    异常边界取90%分位数,持续几次异常产生告警(邮件、微信)

         ②论文  3σ原则

    5、模型更新

    数据监控:通过均值、标准差、中位数、IQR等统计指标以天为粒度监控数据漂移,数据漂移超过阈值

    模型监控:每天自动统计模型输出的全部异常点占比的概率,概率分布变化超出阈值后模型自动提取最新数据重新训练


    准备训练集、测试集数据:训练集清洗、归一化(训练集和测试集一起归一化,该一起归一化还是分开归一化参考:机器学习中,对于数据的预处理是否是测试集和训练集一起进行?浅谈归一化对于LSTM进行时间序列预测的影响

     

    待补充:

    捕捉过多的非异常 VS  漏掉真正的异常,怎么权衡

    为什么选择lstm而不是别的算法?

    lstm原理理解(各超参数的定义)

    算法如何调参(看什么指标https://www.cnblogs.com/kamekin/p/10163743.html

     


    lstm滞后性

    1、摘自stackoverflow ——预测值滞后问题是过拟合现象,原因:数据集太小;方法:增加dropout 层

    2、摘自CSDN——“滞后性”的原因是LSTM过于重视时间步长中最后一个t-1时刻的数据,导致预测结果就是t-1时刻数据的复现。 

     


    理解lstm原理

    这篇文章用简单易懂的方法讲解了LSTM原理,以及各类“门”做的工作 : https://brohrer.mcknote.com/zh-Hans/how_machine_learning_works/how_rnns_lstm_work.html

     

    我的总结笔记:

    模型包含 预测、忽视、遗忘、筛选 四条路径。
     
    一、预测
    利用先前的预测(昨天的预测)以及新的信息(昨天的结果)。我们会利用两者作出新的预测,而这些新的预测会在下一次循环回模型当中。
     
     

    二:遗忘
    可能出现的错误: 模型只有很短期的记忆,只会参考前一步的结果,不会参考更早之前的信息,为解决这个问题,需要加入 记忆/遗忘 路径
    ①在这条路径里,我们会透过逻辑函数,创建一个 回忆或遗忘特定信息 的闸门(即图中的「圈叉」符号),
    ②此圈叉闸门的输入是上一轮的预测结果。 
    ③此闸门的输出会加到本次的预测当中 (即图中的「圈加」符号) 。
     
     
    圈圈里包含十字的符号是(矩阵) 逐元素加法 圈圈里有个交叉的符号是(矩阵) 逐元素乘法
     

    三、筛选
    现在不一定会直接将这组结果当做最终的预测。所以模型中还要加一个 筛选路径 (selection),将一部分的预测结果保留在模型中(从预测结果中选出特定几项作为该次循环的预测结果)。
     
    ①这个筛选路径也自成一个神经网络,每次输入的新信息 和 旧预测 都会影响筛选路径中 阀门的大小;
    ②筛选路径也有一个挤压函数(逻辑函数),因为在之前我们做了一次逐元素相加,预测结果可能会比1大、或比-1小,所以这个压缩函数是用来确保数值大小仍在(-1,1)区间内
     
     
    挤压函数(双曲正切函数)
    预测值作为x,对应的y为挤压过后的数值。
    可看出,这是种负反馈(衰减反馈)。
    加挤压函数是为了避免多次预测循环后,数值被放大成天文数字。
     
     
    挤压函数(逻辑函数)
    和双曲正切函数类似,只是它的输出值介于0和1之间
     
     

    四、忽视
    在完成整个模型前,还需要加上一个 忽视路径(ignoring)
    忽视路径可以让近期内不是 很相关的结果先被忽视,避免它们影响之后的路径。和其他路径一样,忽视路径有自己的神经网络、逻辑挤压函数和闸门 (即图中右下角的「圈叉」符号) 。
     
     

    原理示例

    童书里只有三种句子:「道格看见珍(句号)」、「珍看见小点(句号)」、以及「小点看见道格(句号)」。
     
     
    one-hot 编码应用:
    如果道格是我最后读到的单字,那我的信息矢量中,就只有道格的数值为 1,其他的数值都为 0。我们也可以按前面的方法,利用昨天(前一次)的预测结果,继续预测明天(下一次)的结果。经过一定的训练后,我们应该能从模型中看出一些特定的规律。
     
    进行预测:
    如果截止目前的故事为  「珍看见小点(句号),道格⋯⋯」
     
    1、本次输入=道格,上次预测包含 「道格、珍、小点」 (因为前一次是“句号”为输入,所以前一次预测包含所有人的名字)
    将两个向量输入模型中:
     

     

    初步预测结果: 看见、非道格(分别为正预测 positive prediction 和负预测 negative prediction
     
    2、本例子不需考虑忽视路径,于是进入遗忘路径,初次预测当做此模型没有历史memory,所以进入筛选路径
     
    3、假设筛选路径学习到的是  「在前一个单字是名字的状况下,接下来的结果只能是『看见』或句号」这项规则,于是「非道格」这项预测就被挡掉了, 剩下「 看见 」成为最终预测
     
     
    新的一轮循环:
     
    1、本次输入=看见   ,上次预测=看见, 「看见」同时是新信息和旧预测。
    初步预测结果:「 道格、珍、小点」 其中之一
     
    2、跳过忽视路径
    3、进入遗忘路径,前一轮预测结果是  「非道格」和「看见」,
    遗忘闸门学习到的是 :  既然前一个单字是『看见』,根据经验我可以将回忆中的『看见』忘掉,保留名字就好。
    于是遗忘路径输出的是  「非道格」
     
    4、 遗忘路径输出的「非道格」 和初步预测的 道格、珍、小点」进行逐元素加法, 「道格」的预测正负抵消,只留下了「珍」和「小点」继续前往下条路径。
     
     
     
    5、筛选路径学习到 : 当「看见」是前一个单字时,下个出现的单字应该是一个名字,所以它让「珍」和「小点」双双通过。
    于是,在最后的预测结果中,我们得到了 「珍」和「小点」。
     

    疑问:①如何控制遗忘门的层数(记忆之前多少次预测结果?) ②遗忘门和筛选门是如何学习规律规则的

     

    lstm参数

    目录
    各参数的定义解释
    预测滞后问题
    损失函数的选择 loss
    如何选择优化器 optimizer
     
     

    各参数的定义解释:

     
    model.add(LSTM(neurons,input_shape=(None,1))) #输入数据的形状
    model.add(Dropout(dropout_value)) #dropout层
    model.add(Dense(1))  
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')  # 编译(损失函数、优化器) 
    model.fit(train_x, train_y, epochs=epochs, batch_size=batch_size,verbose=verbose)
    

    参数解释:

    1、neurons:LSTM神经元数量
    2、input_shape=(timesteps,input_dim)中, input_dim :features/embeddings 的维度
    3、dropout_value:为了抑制过拟合,需要添加dropout层,详细见《dropout层》
        float between 0 and 1.DEfault:0. 
        This value is the percentage of the considered network connections per epoch/batch.
    4、verbose:
        fit中的verbose:日志显示
        verbose = 0 为不在标准输出流输出日志信息
        verbose = 1 为输出进度条记录
        verbose = 2 为每个epoch输出一行记录
        注意: 默认为 1
     
        evaluate中的verbose:
        verbose:日志显示
        verbose = 0 为不在标准输出流输出日志信息
        verbose = 1 为输出进度条记录
        注意: 只能取 0 和 1;默认为 1
     
     
    • one  epoch  = one forward pass and one backward pass of  all  the training examples
    • batch size  = the number of training examples in one forward/backward pass. The higher the batch size, the more memory space you'll need.
    • number of  iterations  = number of passes, each pass using [batch size] number of examples. To be clear, one pass = one forward pass + one backward pass (we do not count the forward pass and backward pass as two different passes).
    Example: if you have 1000 training examples, and your batch size is 500, then it will take 2 iterations to complete 1 epoch.
    (为便于理解,将一次forward/backward 称作 一次pass)
    一次epoch= 所有训练数据都经历一次 pass 后更新参数的过程。
    batch_size= 一次 pass 用的训练数据的数量
    iteration= pass 的次数。 一个iteration=1个pass=batch_size个训练数据
    另:一般是iteration译成“迭代”
     
    1个iteration * batch_size= 训练样本的数量
     
     
     
     

    batch_size

    若training samples有1050个, batch_size =100。则模型第一次取第 1-100的samples 训练网络,第二次取第 101-200 的样本去训练网络。最后一次用最后50个样本去训练网络。
    Batch_Size 越大,其确定的下降方向越准,引起训练震荡越小。且减少训练时间。 但容易陷入局部最小(如鞍点)。 小的batch_size 收敛速度慢
     
    ①batch_size=训练数据集的长度时,为批量梯度下降算法——> Gradient is more general, but intractable for huge datasets.
    ②batch_size=1时就是随机梯度下降算法(在线学习)——> Gradient can be noisy.
    ③batch_size介于上述两者之间
     
     
     
     

    如何选择batch_size的大小:

    可以选择8的倍数,然后是稍微大一点 http://www.yebaochen.com/2018/02/05/batch-size-epochs-setting
     
     
     
     

    epoch

    epoch过大:过拟合;训练时间长。
    epochs过小:欠拟合
    需要根据损失函数的减小速率来选定epoch,当loss减小速率趋于平缓时即为合适的epoch
     
     

    预测滞后问题

    模型有些参数可以自己手动调一下,看看模型在不同参数下的效果(虽然我估计数据量太少,可能调参带来的变化不是很大,但是可以体验调参的过程),下面我就可以调的参数说明:

     

    (1)损失函数现在使用的是 mean_squared_error ,可以调成别的
     
    (2)优化器是 adam ,也可以调,甚至对优化器内的参数进行调整(比如学习率)
     
    (3)训练次数是50,可以调低点(因为我看后面模型的损失不下降了)
     
    (4)基于历史多少数据的参数 look_back 可调,你可以设置为3,5.....
     

    损失函数的选择

     

    1、Mean Squared Error Loss(MSE)

    是回归类问题的默认损失函数;
    从数学角度看,当目标变量符合高斯分布时,此损失函数是最佳的、最应该首先考虑的。只有当有足够理由时才选别的损失函数。
    Mean squared error is calculated as the average of the squared differences between the predicted and actual values. 
    model.compile(loss=‘mean_squared_error')
     

    2、Mean Squared Logarithmic Error Loss(MSLE)

    当目标值较分散,且预测值很大;此时可以先计算每个预测值的自然对数,再计算此对数 和 actual values的mean squared error 
    model.compile(loss=‘mean_squared_logarithmic_error’)
     

    3、Mean Absolute Error Loss (MAE)

    目标值大部分符合高斯分布,但有一些界外点(原理均值的过大或过小值)
    mean_absolute_error
     

    4、Binary Classification Loss Functions

    二分,预测值是两种标签之一的问题。
     

    5、Binary Cross-Entropy Loss

    交叉熵是用于二元分类问题的默认损失函数。适用于目标值在 {0,1}集合中的二分类问题。
    loss=‘binary_crossentropy’
     

    6、Hinge Loss

    对于二分类问题,交叉熵的另一种替代方法是Hinge Loss(铰链损失函数),它主要用于支持向量机(SVM)模型。
    适用于目标值在 {-1,1}集合中的二分类问题。
    loss=‘hinge’
     

    7、Squared HInge Loss

    8、Multi-Class Classification Loss Functions

    多类分类是指那些示例被指定为两个以上类中的一个的预测建模问题。
     
     
     

    如何选择优化器Optimizer

     
     
     

    dropout层

    1、什么时候应该加dropout层?

    过拟合时需要加dropout层

    过拟合:在训练集下的表现过于优越,导致在验证集(测试集)上的表现不佳。

    在神经网络中,有一个普遍现象可以说明是出现了过拟合,验证集的准确率回载训练了多个epoch后达到当val_loss达到一个最低值的时候突然回升,val_loss又不断升高。

    防止/降低 过拟合的方法:https://blog.csdn.net/Gary___/article/details/81983235

     

    通过model.evaluate计算测试精度判断 模型是否在训练集上性能过优:

    train_acc = model.evaluate(trainX, trainy, verbose=0)
    test_acc = model.evaluate(testX, testy, verbose=0)
    print('Train: %.3f, Test: %.3f' % (train_acc, test_acc))

    模型在训练数据集上的性能优于测试数据集,这是过度拟合的一个可能标志。

    如:Train: 1.000, Test: 0.757 ,则可能为过拟合

     

    2、放在哪几个层之间?

    可以放任意层之间,但在不同位置,选取的dropout_value值应该采用不同的大小。

    经验法则是,当dropout应用于全连接层时,将保留概率(1 - drop概率)设置为0.5,而当应用于卷积层时,将其设置为更大的数字(通常为0.8、0.9),即(1-dropout_value)=0.8或0.9 (dropout_value=0.1或0.2)。

     

     

    展开全文
  • 数据是单维一例的,基于时间节点的预测,matlab出图,程序包含LSTM程序单独运行、SSA-LSTM程序运行、两种程序对比。前70%训练,后面30%预测,大约有2000个数据,代码有详细说明,可供调整学习。
  • 文章目录1 从 RNN 说起2 RNN的缺点,为什么要引入LSTM3 介绍LSTM 的门结构3.1 遗忘门(遗忘阶段)3.2 输入门3.3 相加得到 Ct3.4 输出门3.5 总结+公式推导4 为什么LSTM能够解决Gradient Vanishing的问题 1 从 RNN ...

    1 从 RNN 说起

           循环神经网络Recurrent Neural Network,RNN 是一种用于处理序列数据的神经网络。

            相比一般的神经网络来说,他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义,RNN就能够很好地解决这类问题。


    2 RNN的缺点,为什么要引入LSTM

            长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)是一种特殊的RNN,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题

            简单来说,就是相比普通的RNN,LSTM能够在更长的序列中有更好的表现
    在这里插入图片描述

    • RNN 仅有一个传递状态 h t h_t ht, 而LSTM 具有两个传递状态,分别是 c t 和 h t c_t和h_t ctht 【注意,LSTM中的 c t c_t ct 相当于 RNN中的 h t h_t ht

    3 介绍LSTM 的门结构

    • 相信大家都知道了LSTM有3个门,遗忘门、输入门和输出门,下面就从三个门讲些细节!

    3.1 遗忘门(遗忘阶段)

    遗忘阶段用粉红色突出

    x t x_t xt : 当前的输入
    h t − 1 h_{t-1} ht1 : 上一层传递下来的状态

    1. 首先计算出 f t f_t ft也就是遗忘门的开度(开的大小,可以说是很形象了)
      在这里插入图片描述

    σ \sigma σ : 是输出0-1 之间的数,这样 f t f_t ft 就是一个 0-1 之间的数

    1. 然后 c t − 1 c_{t-1} ct1 × f t f_t ft , 可以理解是对于上一个节点传来的数据进行选择性忘记,用来控制 c t − 1 c_{t-1} ct1 中的信息,哪些需要忘记 哪些需要记住。

    在这里插入图片描述


    3.2 输入门

    1. 同样的,先计算输入门的开度, i t i_t it

    x t x_t xt : 当前的输入
    h t − 1 h_{t-1} ht1 : 上一层传递下来的状态
    w i 和 b i w_i和 b_i wibi:是由 propagation 决定的

    在这里插入图片描述


    1. 对于当前的输入 x t x_t xt , 是还要做一个 tanh 运算的。

    在这里插入图片描述


    在这里插入图片描述


    3.3 相加得到 Ct

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    • 这里用 C t C_t Ct 来表示memory(是一个传递状态)

    3.4 输出门

    1. 同理,先计算输出门的开度, o t o_t ot
      在这里插入图片描述
    2. 计算 h t h_t ht, 也就是要传入到下一层的
      在这里插入图片描述

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    3.5 总结+公式推导

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    4 为什么LSTM能够解决Gradient Vanishing的问题

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    参考博文:

    https://blog.csdn.net/qq_38147421/article/details/107692418

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空空如也

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lstm时间序列预测原理