LSMT 實戰-python

長短期記憶網路（LSTM，Long Short-Term Memory）

使用kears 搭建一個LSTM預測模型，使用2022年美國大學生數學建模大賽中C題中處理後的BTC比特幣的資料進行資料訓練和預測。

這篇部落格包含兩個預測，一種是使用前N天的資料預測後一天的資料，一種使用前N天的資料預測後N天的資料

第一種：使用前個三十天資料進行預測後一天的資料。

總資料集：1826個資料

資料下載地址：需要的可以自行下載，很快

• 連結：https://pan.baidu.com/s/1TmQxLfzHiyOL3vEVcuWlgQ
• 提取碼：wy0f

模型結構

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
lstm (LSTM)                  (None, 30, 64)            16896     
_________________________________________________________________
lstm_1 (LSTM)                (None, 30, 128)           98816     
_________________________________________________________________
lstm_2 (LSTM)                (None, 32)                20608     
_________________________________________________________________
dropout (Dropout)            (None, 32)                0         
_________________________________________________________________
dense (Dense)                (None, 1)                 33        
=================================================================
Total params: 136,353
Trainable params: 136,353
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

訓練100次：

損失函式影像：

預測和真實值比較，可以看到效果並不是很好，這個需要自己調參進行變化

• 我的GPU加速時1650還挺快，7.5算力，訓練時間可以接受
  

程式碼：

# 呼叫庫
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler


#### 資料處理部分 ####

# 讀入資料
data = pd.read_excel('BTCtest.xlsx')


# 時間戳長度
time_step = 30 # 輸入序列長度

print(len(data))
# 劃分訓練集與驗證集
data = data[['Value']]
train = data[0:1277]
valid = data[1278:1550]
test = data[1551:]



# 歸一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))

# datas 切片資料 time_step要輸入的維度 pred 預測維度
def scalerClass(datas,scaler,time_step,pred):
    x, y = [], []

    scaled_data = scaler.fit_transform(datas)

    for i in range(time_step, len(datas) - pred):
        x.append(scaled_data[i - time_step:i])
        y.append(scaled_data[i: i + pred])

    # 把x_train轉變為array陣列
    x, y = np.array(x), np.array(y).reshape(-1, 1)  # reshape(-1,5)的意思時不知道分成多少行，但是是五列
    return x,y



# 訓練集 驗證集 測試集 切片
x_train,y_train = scalerClass(train,scaler,time_step=time_step,pred=1)
x_valid, y_valid = scalerClass(valid,scaler,time_step=time_step,pred=1)
x_test, y_test = scalerClass(test,scaler,time_step=time_step,pred=1)



#### 建立神經網路模型 ####
model = keras.Sequential()
model.add(layers.LSTM(64, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1:])))
model.add(layers.LSTM(128, return_sequences=True))
model.add(layers.LSTM(32))
model.add(layers.Dropout(0.3))
model.add(layers.Dense(1))


# model.compile(optimizer = 優化器，loss = 損失函式， metrics = ["準確率”])
#  “adam"  或者  tf.keras.optimizers.Adam(lr = 學習率，decay = 學習率衰減率）
# ”mse" 或者 tf.keras.losses.MeanSquaredError()
model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(), loss='mse',metrics=['accuracy'])


# monitor：要監測的數量。
# factor：學習速率降低的因素。new_lr = lr * factor
# patience：沒有提升的epoch數，之後學習率將降低。
# verbose：int。0：安靜，1：更新訊息。
# mode：{auto，min，max}之一。在min模式下，當監測量停止下降時，lr將減少；在max模式下，當監測數量停止增加時，它將減少；在auto模式下，從監測數量的名稱自動推斷方向。
# min_delta：對於測量新的最優化的閥值，僅關注重大變化。
# cooldown：在學習速率被降低之後，重新恢復正常操作之前等待的epoch數量。
# min_lr：學習率的下限
learning_rate= keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', patience=3, factor=0.7, min_lr=0.00000001)

#顯示模型結構
model.summary()
# 訓練模型
history = model.fit(x_train, y_train,
                    batch_size = 128,
                    epochs=100,
                    validation_data=(x_valid, y_valid),
                    callbacks=[learning_rate])

# loss變化趨勢視覺化
plt.title('LSTM loss figure')
plt.plot(history.history['loss'],label='training loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()



#### 預測結果分析&視覺化 ####

# 輸入測試資料,輸出預測結果
y_pred = model.predict(x_test)
# 輸入資料和標籤,輸出損失和精確度
model.evaluate(x_test)
scaler.fit_transform(pd.DataFrame(valid['Value'].values))



# 反歸一化
y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred.reshape(-1,1)[:,0].reshape(1,-1)) #只取第一列
y_test = scaler.inverse_transform(y_test.reshape(-1,1)[:,0].reshape(1,-1))





# 預測效果視覺化

plt.figure(figsize=(16, 8))
plt.title('Predicted and real')
dict = {
    'Predictions': y_pred[0],
    'Value': y_test[0]
}
data_pd = pd.DataFrame(dict)
plt.plot(data_pd[['Value']],linewidth=3,alpha=0.8)
plt.plot(data_pd[['Predictions']],linewidth=1.2)
#plt.savefig('lstm.png', dpi=600)
plt.show()

---

預測後幾天的資料和預測後一天原理是一樣的

• 因為預測的是5天的資料所以不能使用影像顯示出來，只能取出預測五天的頭一天的資料進行繪圖。資料結構可以列印出來的，我沒有反歸一化，需要的時候再弄把
• 前五十天預測五天的程式碼：

# 呼叫庫 
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 讀入資料
data = pd.read_excel('BTCtest.xlsx')

time_step = 50 # 輸入序列長度


# 劃分訓練集與驗證集
data = data[['Value']]
train = data[0:1277]  #70%
valid = data[1278:1550] #15%
test = data[1551:] #15%

# 歸一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))

# 定義一個切片函式
# datas 切片資料 time_step要輸入的維度 pred 預測維度
def scalerClass(datas,scaler,time_step,pred):
    x, y = [], []

    scaled_data = scaler.fit_transform(datas)

    for i in range(time_step, len(datas) - pred):
        x.append(scaled_data[i - time_step:i])
        y.append(scaled_data[i: i + pred])

    # 把x_train轉變為array陣列
    x, y = np.array(x), np.array(y).reshape(-1, 5)  # reshape(-1,5)的意思時不知道分成多少行，但是是五列
    return x,y

# 訓練集 驗證集 測試集 切片
x_train,y_train = scalerClass(train,scaler,time_step=time_step,pred=5)
x_valid, y_valid = scalerClass(valid,scaler,time_step=time_step,pred=5)
x_test, y_test = scalerClass(test,scaler,time_step=time_step,pred=5)


# 建立網路模型
model = keras.Sequential()
model.add(layers.LSTM(64, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1:])))
model.add(layers.LSTM(64, return_sequences=True))
model.add(layers.LSTM(32))
model.add(layers.Dropout(0.1))
model.add(layers.Dense(5))

model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(), loss='mse',metrics=['accuracy'])
learning_rate_reduction = keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', patience=3, factor=0.7, min_lr=0.000000005)

model.summary()
history = model.fit(x_train, y_train,
                    batch_size = 128,
                    epochs=30,
                    validation_data=(x_valid, y_valid),
                    callbacks=[learning_rate_reduction])

# loss變化趨勢視覺化
plt.title('LSTM loss figure')
plt.plot(history.history['loss'],label='training loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

#### 預測結果分析&視覺化 ####

y_pred = model.predict(x_test)
model.evaluate(x_test)
scaler.fit_transform(pd.DataFrame(valid['Value'].values))

print(y_pred)
print(y_test)

# 預測效果視覺化
# 反歸一化
y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred.reshape(-1,5)[:,0].reshape(1,-1)) #只取第一列
y_test = scaler.inverse_transform(y_test.reshape(-1,5)[:,0].reshape(1,-1))

plt.figure(figsize=(16, 8))
plt.title('Predicted and real')
dict_data = {
    'Predictions': y_pred.reshape(1,-1)[0],
    'Value': y_test[0]
}
data_pd = pd.DataFrame(dict_data)
plt.plot(data_pd[['Value']],linewidth=3,alpha=0.8)
plt.plot(data_pd[['Predictions']],linewidth=1.2)
plt.savefig('lstm.png', dpi=600)
plt.show()