# LSTM-based-Time-Series-Prediction-Model
##一种基于LSTM的时间序列预测模型
###任务目标:
对于数据集中p2标签做趋势预测
###实现思路:
数据处理:先将需要放入数据集的标签列做预处理,处理为相对上一条的趋势标签。
数据集构建:lstm模型的sequence_length设置为5,所以需要构建训练数据和训练标签,每5条数据为一组输入,第6条数据为对应的label标签。
模型定义:pytorch实现,lstm+linear
模型训练:因数据集较小,未使用gpu加速
模型测试:ROC曲线以及准确率均在90%以上
###遇到问题:
若不依靠滑动窗口方式建立验证集,而是完全独立的(5+1)+(5+1)...模式,则准确率会有明显下降,在偏离训练集最后一个样本点的后3000步数据上表现明显降低至60%附近,即模型效果会随着时间推移越来越差。
###改进想法:
是否应该做模型的递归训练,即在训练数据的最后一个样本点后的n个样本点后,重新构建训练集对模型进行新的训练。
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2024-05-22
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LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种特殊的循环神经网络(RNN)架构,用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时往往会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题,导致无法有效地捕捉长期依赖。LSTM通过引入门控机制(Gating Mechanism)和记忆单元(Memory Cell)来克服这些问题。 以下是LSTM的基本结构和主要组件: 记忆单元(Memory Cell):记忆单元是LSTM的核心,用于存储长期信息。它像一个传送带一样,在整个链上运行,只有一些小的线性交互。信息很容易地在其上保持不变。 输入门(Input Gate):输入门决定了哪些新的信息会被加入到记忆单元中。它由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 遗忘门(Forget Gate):遗忘门决定了哪些信息会从记忆单元中被丢弃或遗忘。它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 输出门(Output Gate):输出门决定了哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。同样地,它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 LSTM的计算过程可以大致描述为: 通过遗忘门决定从记忆单元中丢弃哪些信息。 通过输入门决定哪些新的信息会被加入到记忆单元中。 更新记忆单元的状态。 通过输出门决定哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。 由于LSTM能够有效地处理长期依赖关系,它在许多序列建模任务中都取得了很好的效果,如语音识别、文本生成、机器翻译、时序预测等。
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