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PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（三）：多模型单步预测

时间：2021-11-23 01:28:04

I. 前言

系列文章：

深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）PyTorch搭建LSTM实现多变量时间序列预测（负荷预测）PyTorch搭建双向LSTM实现时间序列预测（负荷预测）PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（一）：直接多输出PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（二）：单步滚动预测PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（三）：多模型单步预测PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（四）：多模型滚动预测PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（五）：seq2seqPyTorch中实现LSTM多步长时间序列预测的几种方法总结（负荷预测）PyTorch-LSTM时间序列预测中如何预测真正的未来值PyTorch搭建LSTM实现多变量输入多变量输出时间序列预测（多任务学习）PyTorch搭建ANN实现时间序列预测（风速预测）PyTorch搭建CNN实现时间序列预测（风速预测）PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型实现多变量多步长时间序列预测（负荷预测）PyTorch搭建Transformer实现多变量多步长时间序列预测（负荷预测）PyTorch时间序列预测系列文章总结（代码使用方法）TensorFlow搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）TensorFlow搭建LSTM实现多变量时间序列预测（负荷预测）TensorFlow搭建双向LSTM实现时间序列预测（负荷预测）TensorFlow搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（一）：直接多输出TensorFlow搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（二）：单步滚动预测TensorFlow搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（三）：多模型单步预测TensorFlow搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（四）：多模型滚动预测TensorFlow搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（五）：seq2seqTensorFlow搭建LSTM实现多变量输入多变量输出时间序列预测（多任务学习）TensorFlow搭建ANN实现时间序列预测（风速预测）TensorFlow搭建CNN实现时间序列预测（风速预测）TensorFlow搭建CNN-LSTM混合模型实现多变量多步长时间序列预测（负荷预测）

II. 多模型单步预测

所谓多模型单步预测：比如前10个预测后3个，那么我们可以训练三个模型分别根据[1…10]预测[11]、[12]以及[13]。也就是说如果需要进行n步预测，那么我们一共需要训练n个LSTM模型，缺点很突出。

III. 代码实现

3.1 数据处理

我们根据前24个时刻的负荷以及该时刻的环境变量来预测接下来12个时刻的负荷（步长pred_step_size可调）。

简单来说，如果需要利用前24个值预测接下来12个值，那么我们需要生成12个数据集。

3.2 模型搭建

模型和之前的文章一致：

class LSTM(nn.Module):def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size):super().__init__()self.input_size = input_sizeself.hidden_size = hidden_sizeself.num_layers = num_layersself.output_size = output_sizeself.num_directions = 1 # 单向LSTMself.batch_size = batch_sizeself.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True)self.linear = nn.Linear(self.hidden_size, self.output_size)def forward(self, input_seq):batch_size, seq_len = input_seq.shape[0], input_seq.shape[1]h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device)c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device)output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0))pred = self.linear(output)pred = pred[:, -1, :]return pred

3.3 模型训练/测试

与前文不同的是，这种方法需要训练多个模型：

if __name__ == '__main__':flag = 'mmss'Dtrs, Vals, Dtes, m, n = load_data(args, flag, batch_size=args.batch_size)for Dtr, Val, path in zip(Dtrs, Vals, LSTM_PATHS):train(args, Dtr, Val, path)Dtrs, Vals, Dtes, m, n = load_data(args, flag, batch_size=1)m_test(args, Dtes, LSTM_PATHS, m, n)

模型测试：多步预测的每一步，都需要用不同的模型来进行预测。值得注意的是，在正式预测时，数据的batch_size需要设置为1。