基于pytorch搭建多特征LSTM时间序列预测代码详细解读（附完整代码）_多特征融合的lstm

LSTM时间序列预测

对于LSTM神经网络的概念想必大家也是熟练掌握了，所以本文章不涉及对LSTM概念的解读，仅解释如何使用pytorch使用LSTM进行时间序列预测，复原使用代码实现的全流程。

数据获取与预处理

首先预览一下本次实验使用的数据集，该数据集共有三个特征，将最后一列的压气机出口温度作为标签预测（该数据集是我在git上收集到的）

定义一个xls文件读取的函数，其中data.iloc()函数是将dataframe中的数据进行切片，返回数据和标签

# 文件读取
def get_Data(data_path):

    data=pd.read_excel(data_path)
    data=data.iloc[:,:3]  # 以三个特征作为数据
    label=data.iloc[:,2:] # 取最后一个特征作为标签
    print(data.head())
    print(label.head())
    return data,label
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使用sklearn中的preprocessing模块中的归一化函数对数据进行归一化处理，其中data=data.values函数是将dataframe中的数据从pd格式转换np数组，删除轴标签，fit_transform函数是fit（）和transform（）的组合，是将fit和transform合并，一步到位的结果，最后返回data，label和归一化的标签值

# 数据预处理
def normalization(data,label):

    mm_x=MinMaxScaler() # 导入sklearn的预处理容器
    mm_y=MinMaxScaler()
    data=data.values    # 将pd的系列格式转换为np的数组格式
    label=label.values
    data=mm_x.fit_transform(data) # 对数据和标签进行归一化等处理
    label=mm_y.fit_transform(label)
    return data,label,mm_y
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我们将数据进行归一化之后，数据是np数组格式，我们需要将其转换成向量的格式存储在列表当中，因此，先创建两个空列表，建立一个for循环将预处理过的数据最后按x.size(0),seq_length,features）的纬度输出至列表当中。其中seq_length代表的是时间步长，x.size(0)则表示的是数据的第一维度，features代表的是数据的特征数。打印x,y的维度并返回x,y。

# 时间向量转换
def split_windows(data,seq_length):

    x=[]
    y=[]
    for i in range(len(data)-seq_length-1): # range的范围需要减去时间步长和1
        _x=data[i:(i+seq_length),:]
        _y=data[i+seq_length,-1]
        x.append(_x)
   
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