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  • 2022-05-01 13:14:27

    一、jupyter工具安装

    (38条消息) python实现lstm数据预测_如如水,的博客-CSDN博客_lstm预测 python

    二、python实现代码

    # 读取表中数据
    bk = xlrd.open_workbook(r"C:\Users\20882\Desktop\1.xlsx")#
    # bk = xlrd.open_workbook(r"C:\Users\20882\Desktop\PythonCaseData.xlsx")
    # shxrange = range(bk.nsheets)
    try:
        sh = bk.sheet_by_name("Sheet1")
    except:
        print("no sheet in %s named Sheet1" % fname)
    # 获取行数
    nrows = sh.nrows
    # 获取列数
    ncols = sh.ncols
    # 获取第一行第一列数据
    cell_value = sh.cell_value(1, 0)#行标题
        
    realData = []
    # 获取各行数据
    for i in range(1, nrows):#从第二行开始读取
        row_data = sh.cell_value(i, 0)#第一列数据
        realData.append(row_data)
    
    
    # realData=read_Data(r"E:\pytorch文件\SVRpre\1.xlsx")#真实数据
    
    #归一化
    max_value = np.max(realData)
    min_value = np.min
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    使用Python和支持向量回归

    8a0fa06c79064dfcca56c62de5b77a2e.png

    在本文中,我将向您展示如何使用称为支持向量回归(SVR)的机器学习算法创建自己的股票预测Python程序。在这个程序中,我将使用Facebook(FB)股票数据,并根据数据预测某天的开盘价。

    支持向量回归(SVR)是一种支持向量机,也是一种用于分析数据进行回归分析的监督学习算法。1996年,由Christopher J. C. BurgesVladimir N. VapnikHarris DruckerAlexander J. SmolaLinda Kaufman提出了该版本的SVM回归模型。SVR生成的模型只依赖于训练数据的一个子集,因为用于构建模型的成本函数忽略了任何接近模型预测的训练数据。

    支持向量机优点:

    1. 它在高维空间中效果明显。
    2. 如果有清晰的间隔界限,工作效果会很好。
    3. 少数支持向量决定了最终结果,这不但可以帮助我们抓住关键样本,“剔”除大量冗余样本。

    支持向量回归缺点:

    1. 当我们有大量数据集时,它表现不佳。
    2. 如果数据集有噪声(大量额外的无意义信息),性能就会很低。

    内核类型:

    1. 线性
    2. 多项式
    3. 高斯核函数( 径向基函数 rbf )
    4. Sigmoid

    开始编程:

    在编写单行代码之前,我们最好是在代码前添加注释来描述我们需要做的事情。通过这种方式,可以回顾代码并确切知道它的作用。我们使用支持向量回归(SVR)模型来预测某一天FB股票的价格。

    导入我们需要的库

    import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.svm import SVRimport matplotlib.pyplot as plt
    57adbda7181c6e4be06c7deac2f1779a.png

    接下来,我将把从finance.yahoo.com获得的Facebook(FB)股票数据加载到一个名为'df'的数据框缩写变量中。然后输出前几行的数据。

    注意:这是过去31天,2019-05-01至2019-05-31的雅虎数据。

    但雅虎可能在某些日子里没有记录股票的价格,因此数据集中的记录数量可能少于天数。

    #Load the datadf = pd.read_csv('FB_30_days.csv')df.head()
    e297d73d7bd732774cbfe185d67f35fd.png
    51b5644fa173bd20663d28627cb13cbf.png

    来自FB_30_days.csv的前5行数据

    通过将它们设置为空列表,创建将用作独立和依赖数据集的变量。

    #Create the lists / X and y data setdates = []prices = []
    28737ac21e4372fddd338fec6fcaab7c.png

    获取数据集中的行数和列数,以查看每个行的数量和列的数量,数据有22行和7列。

    #Get the number of rows and columns in the data setdf.shape
    f76542700433dd944cdbeb40a25c7939.png

    数据集中有22行和7列

    数据集中有22行和7列

    输出最后一行数据(这将是我们测试的数据)。注意日期是2019-05-31,所以当天的日期是31号。这将是模型的输入,用于预测开盘价为180.279999美元。

    #Print the last row of data (this will be the data that we test on)df.tail(1) 
    1feb41b4edc8289cba73ce385488b4d5.png
    739eb4787e684c5d3886ee85289010da.png

    用于测试/验证模型的最后一行数据

    通过获取除了用于测试模型的最后一行之外的所有数据来重新创建数据框,并将缺少最后一行的新数据重新存储到'df'。然后输出新数据集的新行数和列数。

    #Get all of the data except for the last rowdf = df.head(len(df)-1)print(df.shape)
    89fc44df45bfc36f023ed61bccffd844.png

    新数据少了一行。总共有21行7列的数据

    获取Date列中的所有行并将其存储到名为'df_dates'的变量中,并从Open列获取所有行,并将数据存储到名为'df_open'的变量中。

    df_dates = df.loc[:,'Date'] # Get all of the rows from the Date columndf_open = df.loc[:,'Open'] #Get all of the rows from the Open column
    074d01fdcfe1bb03b49d2d040d0f786c.png

    创建独立的数据集'X',并将数据存储在变量'dates'中。

    创建依赖数据集'y',并将数据存储在变量'prices'中。

    两者都可以通过将数据附加到每个列表来完成。

    注意:对于独立数据集,我们只需要从日期开始的那一天,因此我使用split函数获取当天的日期并将其转换为整数,同时将数据附加到日期列表中。

    #Create the independent data set 'X' as datesfor date in df_dates: dates.append( [int(date.split('-')[2])] ) #Create the dependent data set 'y' as pricesfor open_price in df_open: prices.append(float(open_price))
    7f5ac10e136b80497f66ec6df0eb79ef.png

    查看数据集中记录的日期天数。

    #See what days were recoreded in teh data setprint(dates)
    600c2f4b6fb62a676430bf1217c352bb.png
    c0ed82ebac88779c027e856cc30da141.png

    数据集中记录的日期

    创建一个函数,该函数使用3个不同的支持向量回归(SVR)模型和三个不同的内核,这样可以查看哪个内核表现最佳。这个函数将有三个参数,日期,价格和我们想要预测价格的日期。为此,首先我将创建具有3个不同内核的3个SVR模型(线性,多项式,径向基函数)。接下来,我将使用日期和价格数据对每个模型进行训练。最后但并非最不重要的是,我将在图表上绘制模型,以查看哪个最适合当天的预测。

    #Function to make predictions using 3 different support vector regression models with 3 different kernalsdef predict_prices(dates, prices, x):  #Create 3 Support Vector Regression Models svr_lin = SVR(kernel='linear', C=1e3) svr_poly = SVR(kernel='poly', C=1e3, degree=2) svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)  #Train the models on the dates and prices svr_lin.fit(dates,prices) svr_poly.fit(dates, prices) svr_rbf.fit(dates, prices)  #Plot the models on a graph to see which has the best fit plt.scatter(dates, prices, color = 'black', label='Data') plt.plot(dates, svr_rbf.predict(dates), color = 'red', label='RBF model') plt.plot(dates, svr_lin.predict(dates), color = 'green', label='Linear model') plt.plot(dates, svr_poly.predict(dates), color = 'blue', label='Polynomial model') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price') plt.title('Support Vector Regression') plt.legend() plt.show()  #return all three model predictions return svr_rbf.predict(x)[0], svr_lin.predict(x)[0], svr_poly.predict(x)[0]
    46ff7388e5038ca611e3711bad855813.png

    现在我可以开始进行FB股票价格预测了。回顾原始数据集中除去的的最后一行数据,日期是2019-05-31,这将是预测开盘价格的模型输入,即180.279999美元。

    现在我将测试模型并将我所需要预测的日期设置为31。下图中的最优模型似乎是RBF,它是使用称为径向基函数的内核的支持向量回归模型。该模型预测第31天的价格为180.333549美元,这非常接近实际价格180.279999美元

    #Predict the price of FB on day 31predicted_price = predict_prices(dates, prices, [[31]])print(predicted_price)
    02d54085e47ef7824824f79ecd9ecb4c.png
    2ca33ecf4a39937d5c94b4ff6a8e3c75.png

    目前来说你已经完成了创建SVR程序来预测FB股票的内容!

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    基于麻雀搜索算法优化的支持向量机预测及其MATLAB代码实现

    1. 基于麻雀搜索算法优化的支持向量机预测简介

    1.1 支持向量机回归预测简介

    支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的基本思想:先通过核函数(如径向基RBF函数)将非线性数据映射到高维空间使数据变得线性可分,再采用结构风险最小化的原则来处理数据。对于小样本的预测问题,采用SVR模型具有较好的效果。

    1.2 麻雀搜索算法简介

    麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是一种较新的群体智能优化算法,来源于麻雀觅食与逃避捕食者的行为。麻雀在捕食行为中分为发现者与加入者两个部分,分别负责提供觅食方向与追随食物来源。麻雀搜索算法具有较好的局部搜索能力。麻雀搜索算法原理和建模步骤参考:麻雀搜索算法优化BP神经网络预测-附代码

    2. 参数优化数学模型

    在使用支持向量机预测SVR进行建模时,惩罚参数C与核参数g对模型的预测性能有着重要的影响。惩罚参数C用于权衡损失的权重,核参数g影响核函数的径向作用范围,决定训练样本数据的范围和分布特性。选用均方误差(Mean Square Error,MSE)评价适应度函数,计算公式为:
    M S E = 1 n ∑ i = 1 n ∣ Y i − Y ^ i ∣ 2 M S E=\sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}\left|Y_{i}-\hat{Y}_{i}\right|^{2}} MSE=n1i=1nYiY^i2

    注:采用麻雀搜索算法对支持向量机分类模型进行参数优化时,可采用交叉验证的最佳准确率作为适应度函数,优化模型的步骤与回归预测相同。

    3. 基于麻雀搜索算法优化的支持向量机回归预测模型构建

    1)读取数据,进行数据预处理,并构建SVR模型。
    2)初始化麻雀种群参数,确定C、g的取值范围。
    3)确定麻雀搜索算法的适应度函数,将其值作为麻雀搜寻到的食物多少。依据麻雀搜索算法的原理,寻找最优的函数值,即确定最佳麻雀个体的位置。
    4)根据最佳麻雀个体位置得到参数C、g的最优值。
    5)将最优参数C、g赋给支持向量机,进行训练,得到优化的支持向量机预测模型。
    6)输入测试样本,预测模型输出测试样本的预测值,与优化前的支持向量机预测对比和分析误差。具体流程如下所示:

    在这里插入图片描述

    4. SSA-SVR回归预测模型的参数设置

    4.1 数据说明
    采用建筑物能源数据集,含有8个特征指标(影响因素),单输出预测指标。

    4.2 数据格式

    样本编号features1features2features3featuresntarget
    1
    2
    n

    4.3 参数设置
    支持向量机参数:

    '-s 3'   %使用SVR回归预测
    v=5;   %五折交叉验证
    

    麻雀搜索算法参数:

    % SSA的参数选项初始化
    ssa_option.maxgen = 100;    %最大迭代次数
    ssa_option.sizepop = 20;   %种群大小
    ssa_option.cbound = [0.001,100];   %C的范围
    ssa_option.gbound = [0.001,1000];  %g的范围
    ssa_option.v = 5;  %交叉验证折数
    ssa_option.ST = 0.6;%安全值
    ssa_option.PD = 0.7;%发现者的比列,剩下的是加入者
    ssa_option.SD = 0.2;%意识到有危险麻雀的比重
    

    5. 运行结果

    5.1 麻雀搜索算法的进化曲线与优化后的C、g参数最优值
    在这里插入图片描述
    5.2 SSA优化支持向量机预测的结果与误差分析
    在这里插入图片描述
    使用支持向量机预测对该组数据的计算误差为:

    在这里插入图片描述

    5.3 SSA优化SVR的预测值与实际值对比图

    在这里插入图片描述

    6. MATLAB代码

    以下介绍了常用的支持向量机分类和预测模型及编写相应的代码,相关模型原理和代码见博客主页。

    支持向量机回归预测模型
    支持向量机回归预测MATLAB程序
    粒子群算法优化支持向量机回归预测的MATLAB代码
    遗传算法优化支持向量机回归预测的MATLAB代码
    麻雀搜素算法SSA优化支持向量机回归预测的MATLAB代码
    支持向量机分类模型
    最小二乘支持向量机分类模型
    最小二乘支持向量机分类MATLAB代码
    遗传算法GA优化最小二乘支持向量机分类MATLAB代码
    灰狼优化算法GWO优化最小二乘支持向量机分类MATLAB代码
    支持向量机分类及优化算法模型
    支持向量机分类算法MATLAB代码
    粒子群优化算法PSO优化支持向量机分类MATLAB代码
    遗传算法GA优化支持向量机分类MATLAB代码
    鲸鱼优化算法WOA优化支持向量机分类MATLAB代码
    麻雀搜索算法SSA优化支持向量机分类MATLAB代码
    蝗虫优化算法GOA优化支持向量机分类MATLAB代码
    灰狼优化算法GWO优化支持向量机分类MATLAB代码
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    原文链接:http://tecdat.cn/?p=24875 

    原文出处:拓端数据部落公众号

     支持向量回归(SVR)是一种回归算法,它应用支持向量机(SVM)的类似技术进行回归分析。正如我们所知,回归数据包含连续的实数。为了拟合这种类型的数据,SVR模型在考虑到模型的复杂性和错误率的情况下,用一个叫做ε管(epsilon-tube,ε表示管子的宽度)的给定余量来接近最佳值。

    【视频】支持向量机SVM、支持向量回归SVR和R语言网格搜索超参数优化实例

    支持向量机SVM、支持向量回归SVR和R语言网格搜索超参数优化实例

    ,时长07:24

    在本教程中,我们将通过在 Python 中使用 SVR ,简要了解如何使用 SVR 方法拟合和预测回归数据。教程涵盖:

    1. 准备数据
    2. 模型拟合和预测
    3. 准确性检查
    4. 源代码

       我们将从在 Python 中加载所需的库开始。

    import numpy as np
    

    准备数据

    我们将使用回归数据作为目标数据进行拟合。我们可以编写简单的函数来生成数据。

    
    y = make(x)
    x = np.array
    
    plt.scatter
    plt.show()

    模型拟合和预测

    我们来定义模型。该模型可以与默认参数一起使用。我们将在 x 和 y 数据上拟合模型。

    svr 
    print(svr)

    在这里,可以根据回归数据特征更改核、C 和 epsilon 参数。核识别算法中的核类型。可以使用“rbf”(默认内核)、“linear”、“poly”和“sigmoid”。

    接下来,我们将使用 svr 模型预测 x 数据。

    predict(x)

    为了检查预测结果,我们将在图中可视化 y 和 yfit 数据。

    plt.scatter
    plt.plot
    plt.legend
    plt.show

    准确性检查

    最后,我们将使用 R 平方和 MSE 指标检查模型和预测准确性。

    score
    print("R-squared:", score)
    print("MSE:", measquaederor)

    在本教程中,我们简要了解了如何使用 Python 中的 SVR 方法拟合回归数据。


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