利用LSTM（Long Short-Term Memory）进行回归预测的原理和python代码_lstm回归

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一、LSTM（Long Short-Term Memory）是什么？

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种递归神经网络，主要用于时序数据建模和预测。相对于普通的循环神经网络，LSTM在解决长期依赖问题方面表现更为优异。

二、使用LSTM进行回归预测时需要以下几个步骤

1.数据预处理：

根据实际情况进行缩放、归一化、特征提取等操作，使之适合LSTM模型输入要求。

2.构建LSTM模型：

使用keras或tensorflow框架搭建LSTM模型，包括定义模型结构、选择损失函数以及评价方法等。

3.模型训练：

将数据集分为训练集和验证集，并使用LSTM模型对训练集进行训练。

4.模型预测：

使用LSTM模型对测试集进行预测，将预测结果与实际结果进行比较得出模型效果。

三、Python实现的简单LSTM回归预测程序代码

代码如下（示例）：

# 导入库
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

# 定义函数，生成训练集和测试集
def generate_train_test_data(data,window_size):
    train_X,train_Y,test_X,test_Y=[],[],[],[]
    for i in range(len(data)-window_size-1):
        # 取出训练数据
        train_X.append(data[i:(i+window_size),0])
        # 取出训练集对应的输出
        train_Y.append(data[i+window_size, 0])
    for j in range(len(data)-window_size-1,len(data)-1):
        # 取出测试数据
        test_X.append(data[j:(j+window_size),0])
        # 取出测试集对应的输出
        test_Y.append(data[j+1,0])
    return np.array(train_X), np.array(train_Y), np.array(test_X), np.array(test_Y)

# 加载和准备数据集 
data = [10,13,17,25,29,12,35,47,31,18,28,39,41,26,20,17,22,15,10,28,33]
data = np.reshape(data, (len(data), 1))

# 划分数据集并设置窗口大小
window_size=3
train_X,train_Y,test_X,test_Y=generate_train_test_data(data,window_size)

# 建立模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(window_size,1)))
model.add(Dense(1))
 
# 编译模型并定义损失和优化方法
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
 
# 训练模型 
model.fit(train_X, train_Y, epochs=300, batch_size=3, verbose=2)
 
# 预测
train_predict=model.predict(train_X)
test_predict=model.predict(test_X)

# 输出结果
print("Train Mean Absolute Error:",np.mean(np.abs(train_predict - train_Y)))
print("Train Root Mean Squared Error:",np.mean(np.sqrt((train_predict - train_Y)**2)))
print("Test Mean Absolute Error:",np.mean(np.abs(test_predict - test_Y)))
print("Test Root Mean Squared Error:",np.mean(np.sqrt((test_predict - test_Y)**2)))

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总结

在这个例子中，输入的原始数据为一个长度为21的数组，然后通过generate_train_test_data()函数生成训练集和测试集。接下来，会建立一个LSTM模型来对数据进行回归预测，使用model.fit()函数来训练模型并对其进行优化。最后输出模型的误差和准确性结果，以便分析模型的表现。