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• 🍦 参考文章地址： 365天深度学习训练营-第R2周：LSTM-火灾温度预测
• 🍖 作者：K同学啊

一句话介绍LSTM，它是RNN的进阶版，如果说RNN的最大限度是理解一句话，那么LSTM的最大限度则是理解一段话，详细介绍如下：

LSTM，全称为长短期记忆网络(Long Short Term Memory networks)，是一种特殊的RNN，能够学习到长期依赖关系。LSTM由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出，许多研究者进行了一系列的工作对其改进并使之发扬光大。LSTM在许多问题上效果非常好，现在被广泛使用。

所有的循环神经网络都有着重复的神经网络模块形成链的形式。在普通的RNN中，重复模块结构非常简单，其结构如下：

LSTM避免了长期依赖的问题。可以记住长期信息！LSTM内部有较为复杂的结构。能通过门控状态来选择调整传输的信息，记住需要长时间记忆的信息，忘记不重要的信息，其结构如下：

一、前期准备工作

1. 导入数据

import tensorflow as tf
import pandas     as pd
import numpy      as npgpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")
if gpus:tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)  #设置GPU显存用量按需使用tf.config.set_visible_devices([gpus[0]],"GPU")
print(gpus)df_1 = pd.read_csv("./woodpine2.csv")
df_1

2. 数据可视化

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as snsplt.rcParams['savefig.dpi'] = 500 #图片像素
plt.rcParams['figure.dpi']  = 500 #分辨率fig, ax =plt.subplots(1,3,constrained_layout=True, figsize=(14, 3))sns.lineplot(data=df_1["Tem1"], ax=ax[0])
sns.lineplot(data=df_1["CO 1"], ax=ax[1])
sns.lineplot(data=df_1["Soot 1"], ax=ax[2])
plt.show()

二、构建数据集

dataFrame = df_1.iloc[:,1:]
dataFrame

1. 设置X、y

width_X = 8
width_y = 1

取前8个时间段的Tem1、CO 1、Soot 1为X，第9个时间段的Tem1为y。

X = []
y = []in_start = 0for _, _ in df_1.iterrows():in_end  = in_start + width_Xout_end = in_end   + width_yif out_end < len(dataFrame):X_ = np.array(dataFrame.iloc[in_start:in_end , ])X_ = X_.reshape((len(X_)*3))y_ = np.array(dataFrame.iloc[in_end  :out_end, 0])X.append(X_)y.append(y_)in_start += 1X = np.array(X)
y = np.array(y)X.shape, y.shape

((5939, 24), (5939, 1))

2. 归一化

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler#将数据归一化，范围是0到1
sc       = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
X_scaled = sc.fit_transform(X)
X_scaled.shape

(5939, 24)

X_scaled = X_scaled.reshape(len(X_scaled),width_X,3)
X_scaled.shape

(5939, 8, 3)

3. 划分数据集

取5000之前的数据为训练集，5000之后的为验证集

X_train = np.array(X_scaled[:5000]).astype('float64')
y_train = np.array(y[:5000]).astype('float64')X_test  = np.array(X_scaled[5000:]).astype('float64')
y_test  = np.array(y[5000:]).astype('float64')

X_train.shape

(5000, 8, 3)

三、构建模型

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense,LSTM,Bidirectional
from tensorflow.keras        import Input# 多层 LSTM
model_lstm = Sequential()
model_lstm.add(LSTM(units=64, activation='relu', return_sequences=True,input_shape=(X_train.shape[1], 3)))
model_lstm.add(LSTM(units=64, activation='relu'))model_lstm.add(Dense(width_y))

四、模型训练

1. 编译

# 只观测loss数值，不观测准确率，所以删去metrics选项
model_lstm.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(1e-3),loss='mean_squared_error')  # 损失函数用均方误差

2. 训练

X_train.shape, y_train.shape

((5000, 8, 3), (5000, 1))

history_lstm = model_lstm.fit(X_train, y_train, batch_size=64, epochs=40, validation_data=(X_test, y_test),validation_freq=1)

Epoch 37/40
79/79 [==============================] - 2s 30ms/step - loss: 7.2442 - val_loss: 143.6422
Epoch 38/40
79/79 [==============================] - 2s 31ms/step - loss: 7.3723 - val_loss: 113.4358
Epoch 39/40
79/79 [==============================] - 2s 30ms/step - loss: 6.0555 - val_loss: 80.1202
Epoch 40/40
79/79 [==============================] - 2s 30ms/step - loss: 7.4317 - val_loss: 80.6938

五、评估

1. loss图

# 支持中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号plt.figure(figsize=(5, 3),dpi=120)plt.plot(history_lstm.history['loss']    , label='LSTM Training Loss')
plt.plot(history_lstm.history['val_loss'], label='LSTM Validation Loss')plt.title('Training and Validation Loss')
plt.legend()
plt.show()

2. 调用模型进行预测

predicted_y_lstm = model_lstm.predict(X_test)                        # 测试集输入模型进行预测y_test_one = [i[0] for i in y_test]
predicted_y_lstm_one = [i[0] for i in predicted_y_lstm]plt.figure(figsize=(5, 3),dpi=120)
# 画出真实数据和预测数据的对比曲线
plt.plot(y_test_one[:1000], color='red', label='真实值')
plt.plot(predicted_y_lstm_one[:1000], color='blue', label='预测值')plt.title('Title')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.legend()
plt.show()

from sklearn import metrics
"""
RMSE ：均方根误差  ----->  对均方误差开方
R2   ：决定系数，可以简单理解为反映模型拟合优度的重要的统计量
"""
RMSE_lstm  = metrics.mean_squared_error(predicted_y_lstm, y_test)**0.5
R2_lstm    = metrics.r2_score(predicted_y_lstm, y_test)print('均方根误差: %.5f' % RMSE_lstm)
print('R2: %.5f' % R2_lstm)

均方根误差: 8.98319
R2: 0.82521