wordpress视频解析主题,seo方式包括,百度商务合作电话,昆明网上商城网站建设一#xff1a;LSTM与RNN的区别
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LSTMLong Short-Term Memory是一种特殊的循环神经网络RNN架构。LSTM是为了解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题而设计的。
在传统的RNN中信息通过隐藏状态在时间步之间传递但由于权重的重复应用随着时间的推移梯度可能会迅速减小或增大导致网络难以学习长期依赖关系。LSTM通过引入了一种称为“门”gates的机制来解决这个问题这些门可以控制信息的流动从而允许网络在长序列中有效地保持和传递信息。
LSTM的四个主要组成部分是
1 细胞状态Cell State一个流动的载体它携带有关观察到的输入序列的信息。细胞状态可以跨越时间步传递信息。
2 遗忘门Forget Gate决定哪些信息应该从细胞状态中丢弃。遗忘门会读取当前的输入和上一时间步的隐藏状态并输出一个0到1之间的数值表示保留信息的程度。
3 输入门Input Gate决定哪些新信息将被存储到细胞状态中。输入门由两部分组成一个sigmoid层决定哪些值将要更新和一个tanh层创建一个新的候选值向量它们将会被加入到状态中。
4 输出门Output Gate决定下一个隐藏状态的值。它读取当前的细胞状态和输入并通过一个sigmoid层和一个tanh层来计算输出值。
LSTM的这些门通过使用sigmoid激活函数来决定信息的保留或丢弃而tanh激活函数则用来创建新的候选值或输出值。
由于其设计上的优势LSTM能够捕捉长期依赖关系因此在处理复杂序列数据时非常有效。
二使用LSTM预测股票价格
一个典型的LSTM实例可以是股票价格预测。在这个例子中我们可以使用LSTM模型来学习股票价格的时间序列数据并尝试预测未来的价格走势。
为了实现这个实例我们需要完成以下几个步骤
数据收集获取股票价格的历史数据。数据预处理 数据清洗去除异常值。数据归一化使用MinMaxScaler将数据缩放到0到1之间。构建LSTM模型 设计网络结构确定LSTM层的数量和每层的神经元数量。添加全连接层用于输出预测结果。编译模型选择优化器和损失函数。训练模型使用历史数据训练模型。预测和评估使用测试数据评估模型的性能。
接下来将演示一个使用Keras库中的LSTM长短期记忆网络模型进行股票价格预测的简单示例。
导入必要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
plt.rcParams[font.sans-serif] [SimHei]
plt.rcParams[axes.unicode_minus] False numpy用于数值计算。matplotlib.pyplot用于绘制图表。MinMaxScaler来自sklearn.preprocessing用于将数据缩放到指定的范围这里是0到1。Sequential来自keras.models用于创建神经网络模型。LSTM和Dense来自keras.layers分别是LSTM层和全连接层。plt.rcParams设置matplotlib绘图参数确保中文字体可以正确显示并处理坐标轴的负号。
生成假设的股票价格数据集
prices np.random.rand(100, 1).cumsum()使用numpy生成一个100行1列的随机数组并将其累加模拟股票价格走势。
数据预处理
prices_reshaped prices.reshape(-1, 1)
scaler MinMaxScaler(feature_range(0, 1))
scaled_prices scaler.fit_transform(prices_reshaped)将一维的prices数组转换为二维因为MinMaxScaler需要二维输入。例如如果 prices 是一个包含100个元素的一维数组那么 prices_reshaped 将会是一个形状为 (100, 1) 的二维数组。创建一个MinMaxScaler对象并将其用于缩放数据到0和1之间。
创建数据集
X, Y [], []
for i in range(60, len(scaled_prices)):X.append(scaled_prices[i-60:i, 0])Y.append(scaled_prices[i, 0])
X, Y np.array(X), np.array(Y)对于数据集中的每个点使用过去60个时间点的数据作为输入X并使用第61个时间点的数据作为输出Y。 遍历归一化后的股票价格数据 for i in range(60, len(scaled_prices)):这个循环从索引60开始直到scaled_prices数组的末尾。索引60意味着每个样本包含60个时间步长的数据。 构建输入数据X X.append(scaled_prices[i-60:i, 0])对于每个索引i从scaled_prices中取出从i-60到i-1的60个数据点这些数据点将作为模型的输入。这里[:, 0]确保只选择一列数据因为scaled_prices是一个二维数组。 构建输出数据Y Y.append(scaled_prices[i, 0])对于每个索引i从scaled_prices中取出索引为i的数据点这个数据点将作为模型的输出即第61个时间步长的股票价格。
经过这个循环X将包含40个的60个时间步长的数据而Y将包含对应时间步长之后的股票价格。这样的数据结构非常适合用于训练时间序列预测模型LSTM其中模型需要学习如何根据过去60个时间步长的数据来预测下一个时间步长的价格。
重构输入数据
X np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1))X: 这是一个NumPy数组包含了模型的输入数据。 np.reshape(): NumPy中的函数用于在不改变数据内容的情况下改变数组的形状。 (X.shape[0], X.shape[1], 1): 这是重塑操作的目标形状。 X.shape[0]: 表示X数组的第一个维度40即样本的数量。X.shape[1]: 表示X数组的第二个维度60即每个样本的特征数量。1: 表示为每个样本增加一个维度使其成为三维数组。
在LSTM网络中期望的输入数据格式通常是三维的其形状为 [样本数量, 时间步长, 特征数量]。在这个例子中每个样本是一个时间序列包含了过去60个时间点的数据而每个时间点只有一个特征股票价格。通过这行代码X数组被重塑为以下形状
[样本数量40, 时间步长60, 特征数量1]
这种形状是LSTM层能够正确处理的数据格式。
构建LSTM模型
model Sequential()
model.add(LSTM(units50, return_sequencesTrue, input_shape(X.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(units50))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizeradam, lossmean_squared_error)创建一个序贯模型。添加两个LSTM层第一个LSTM层返回序列第二个不返回。添加一个全连接层输出一个值。编译模型使用Adam优化器和均方误差损失函数。
训练模型
model.fit(X, Y, epochs1, batch_size1, verbose2)使用数据X和Y训练模型设置一个周期批量大小为1。verbose2输出每个epoch的进度以及每个epoch结束时的一些统计信息如损失值。
预测
predicted_prices model.predict(X)
predicted_prices scaler.inverse_transform(predicted_prices)使用模型进行预测。将预测结果从缩放后的数据转换回原始数据范围。
可视化结果
plt.figure(figsize(10, 6))
plt.plot(prices, colorblue, label实际价格)
plt.plot(np.arange(60, 100), predicted_prices, colorred, label预测价格)
plt.title(股票价格预测)
plt.xlabel(时间)
plt.ylabel(价格)
plt.legend()
plt.show()绘制实际价格和预测价格的图表蓝色表示实际价格红色表示预测价格。可视化图表如下 可以看出建立的LSTM模型的预测效果较好。
三每日股票行情数据 想要探索更多元化的数据分析视角可以关注之前发布的相关内容。
