LSTM模型+参数调优应用于时间序列数据（含Python代码）_优化lstm模型的方法

本文包括数据处理、模型定义与优化参数算法以及模型评估三个主要部分，对代码和流程做了具体解释。

代码文件可在gzh‘finance褪黑素'回复关键词【24012202】得到。

目录

一、数据和minmax标准化

二、定义LSTM模型+优化参数算法

三、评估

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一、数据和minmax标准化

将数据集df划分为8:2：

minmax标准化：

在训练深度学习模型，尤其是像LSTM这样的循环神经网络（RNN）时，进行标准化或归一化处理是一种常见的数据预处理。
加速收敛： 标准化或归一化可以使输入数据的分布更加接近标准正态分布，这有助于避免梯度消失或梯度爆炸的问题，从而加速模型的收敛过程。
提高梯度的稳定性： 标准化或归一化可以确保输入特征的尺度一致，这有助于使梯度在反向传播过程中更加稳定。
更好的泛化能力： 标准化或归一化可以提高模型的泛化能力，使其更适应不同尺度和范围的输入数据。

处理数据变成满足LSTM输入格式的数据：

二、定义LSTM模型+优化参数算法

通过代码

grid_search.best_params_

输出训练得到的最佳参数：

{'batch_size': 16, 'epochs': 10, 'optimizer': 'adam'}

保存最佳参数为模型，继续预测测试集的数据：

外推未来30天的数据：

Pred Values--  [20.930216 20.934555 20.938894 ... 23.811514 23.812777 23.814034]

Original Values--  [20.84429222 20.84897917 20.85366523 ... 24.49422085 24.49615282
 24.49808021]

三、评估

代码文件可在gzh‘finance褪黑素'回复关键词【24012202】