使用 LSTM 网络预测水位数据

使用 LSTM 网络预测水位数据

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/linjiuxiansheng/article/details/139608970

在本文中，我们将介绍如何使用 LSTM（长短期记忆）神经网络来预测水位数据。我们将使用 Python 中的一些流行库，如 NumPy、Pandas 和 Keras。首先，我们将加载数据，然后预处理它以进行适当的训练。接着，我们将构建 LSTM 模型，并对其进行训练。最后，我们将使用训练好的模型进行预测，并将结果可视化。

准备数据

首先，我们需要准备数据。我们将使用 Pandas 加载水位数据，然后对数据进行归一化处理，以便更好地适应 LSTM 模型。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 加载数据
data = pd.read_csv('water_level_data.csv')

# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data['Water_Level'].values.reshape(-1, 1))

接下来，我们将创建输入序列和对应的标签。这将帮助我们将数据转换为适用于 LSTM 的格式。

def create_sequences(data, seq_length):
    sequences = []
    labels = []
    for i in range(len(data)-seq_length):
        sequences.append(data[i:i+seq_length])
        labels.append(data[i+seq_length])
    return np.array(sequences), np.array(labels)

sequence_length = 10
X, y = create_sequences(scaled_data, sequence_length)

构建 LSTM 模型

接下来，我们将构建 LSTM 模型。我们将使用 Keras 库来创建模型。在这个例子中，我们将堆叠两个 LSTM 层，并添加一个全连接层作为输出层。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

训练模型

现在，我们将使用准备好的数据对 LSTM 模型进行训练。

model.fit(X, y, epochs=400, batch_size=32)

进行预测

模型训练完成后，我们可以使用训练好的模型进行预测。我们将使用模型对训练数据进行预测，并将结果反归一化以获得实际水位值。

predictions = model.predict(X)
predictions = scaler.inverse_transform(predictions)
y = scaler.inverse_transform(y)

可视化预测结果

最后，我们将使用 Matplotlib 库对预测结果进行可视化。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(predictions, label='Predictions')
plt.plot(y, label='Actual')
plt.legend()
plt.show()

通过以上步骤，我们成功地构建了一个 LSTM 模型，并用它来预测水位数据。这种方法可以扩展到其他时间序列预测问题中。