使用Tensorflow进行时序预测(TFTS)_tensorflow time series

时序预测是一个经典的话题，应用面也很广; 结合LSTM来做也是一个效果比较好的方式.
这次准备使用TF来进行时序预测，计划写两篇:
1. 使用Tensorflow Time Series模块
2. 使用底层点的LSTM Cell

这就是第一篇啦，Time Series Prediction via TFTS.
来源于此: TFTS介绍，略有加工整理，侵删!

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TFTS

Tensorflow Time Series（TFTS）模块是TF1.3版本中引入的，官方是这么介绍的:

TensorFlow Time Series (TFTS) is a collection of ready-to-use classic models (state space, autoregressive), and flexible infrastructure for building high-performance time series models with custom architectures.

地址: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/timeseries,
里面给出了相关的examples.

主要提供三种预测模型:
AR、Anomaly Mixture AR、LSTM

Examples

读入数据

你的数据可以是两种:
1. numpy array
2. from a CSV file

对于第一种: TFTS中可以使用NumpyReader

x = np.array(range(1000))
noise = np.random.uniform(-0.2, 0.2, 1000)
y = np.sin(np.pi * x / 100) + x / 200. + noise

data = {
    tf.contrib.timeseries.TrainEvalFeatures.TIMES: x,
    tf.contrib.timeseries.TrainEvalFeatures.VALUES: y,
}

reader = NumpyReader(data)
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data是一个dict，’TIMES’和’VALUES’就是字符串的’times’和’values’，所以理论上你写成:
data = {'times':x, 'values':y}，也是可以的.

对于第二种: TFTS中提供了CSVReader

csv_file_name = './data/period_trend.csv'
reader = tf.contrib.timeseries.CSVReader(csv_file_name)
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获得batch数据

对于以上两种Reader(CSVReader和NumpyReader)，TFTS提供了对应的read_full()方法，返回的是时间序列的Tensor，read_full()产生读取队列，所以需要启动queue_runner然后才能run出值.

with tf.Session() as sess:
    data = reader.read_full()
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
    print(sess.run(data))
    coord.request_stop()
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获取batch数据也很简单: TFTS提供RandomWindowInputFn

train_input_fn = tf.contrib.timeseries.RandomWindowInputFn(reader, batch_size=4, window_size=16)

tf.contrib.timeseries.RandomWindowInputFn会在reader的所有数据中，随机选取窗口长度为window_size的序列，并包装成batch_size大小的batch数据。换句话说，一个batch内共有batch_size个序列，每个序列的长度为window_size.

AR Model

AR(Auto Regression)是统计学上的方法，可以参考wiki: https://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_model，主要的思想是假设当前值与前面出现的值是线性关系.
autoregressive model specifies that the output variable depends linearly on its own previous values and on a stochastic term (an imperfectly predictable term).

对于AR模型：TFTS提供了ARRegrerssior

ar = tf.contrib.timeseries.ARRegressor(
        periodicities=200, input_window_size=30, output_window_size=10,
        num_features=1,
        loss=tf.contrib.timeseries.ARModel.NORMAL_LIKELIHOOD_LOSS)
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在这里，我们总的window_size为40，input_window_size为30，output_window_size为10，也就是说，一个batch内每个序列的长度为40，其中前30个数被当作模型的输入值，后面10个数为这些输入对应的目标输出值。最后一个参数loss指定采取哪一种损失，一共有两种损失可以选择，分别是NORMAL_LIKELIHOOD_LOSS和SQUARED_LOSS. num_features参数表示在一个时间点上观察到的数的维度。我们这里每一步都是一个单独的值，所以num_features=1。
还有一个比较重要的参数是model_dir，它表示模型训练好后保存的地址，如果不指定的话，就会随机分配一个临时地址.

训练、验证(对训练集进行)、测试:

ar.train(input_fn=train_input_fn, steps=1000)

evaluation_input_fn = tf.contrib.timeseries.WholeDatasetInputFn(reader)
# keys of evaluation: ['covariance', 'loss', 'mean', 'observed', 'start_tuple', 'times', 'global_step']
evaluation = ar.evaluate(input_fn=evaluation_input_fn, steps=1)

(predictions,) = tuple(ar.predict(
        input_fn=tf.contrib.timeseries.predict_continuation_input_fn(
            evaluation, steps=250)))  #预测之后的250步
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结果大概是这样:

红色是预测的那一段.

LSTM

必须使用TF最新的开发版的代码，就是要保证’rom tensorflow.contrib.timeseries.python.timeseries.estimators import TimeSeriesRegressor’可以导入成功.

estimator = ts_estimators.TimeSeriesRegressor(
      model=_LSTMModel(num_features=1, num_units=128),
      optimizer=tf.train.AdamOptimizer(0.001))
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_LSTMModel是一个class，可以直接copy官方给的代码.

接下来的训练、验证、测试和上面的AR模型是一样的.

结果大概是这样的:

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自己只把关键点写出来了，有需要的可以去看原文，原文比较详细.
代码地址: https://github.com/hzy46/TensorFlow-Time-Series-Examples