多步预测系列 | LSTM、CNN、Transformer、TCN、串行、并行模型集合

本文主要是介绍多步预测系列 | LSTM、CNN、Transformer、TCN、串行、并行模型集合，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

● 环境框架：python 3.9 pytorch 1.8 及其以上版本均可运行

● 使用对象：论文需求、毕业设计需求者

● 代码保证：代码注释详细、即拿即可跑通。

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包括完整流程数据代码处理：

多步预测数据集制作、数据加载、模型定义、参数设置、模型训练、模型测试、预测可视化、多步预测、模型评估

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配有代码、文件介绍：

前言

本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于CNN-LSTM网络的多步预测模型。

电力变压器数据集的详细介绍可以参考下文：

电力变压器数据集介绍和预处理-CSDN博客

1 电力变压器数据预处理与可视化

1.1 导入数据

1.2 多步预测预处理

2 基于CNN-LSTM的多步预测模型

2.1 定义CNN-LSTM网络模型

2.2 设置参数，训练模型

50个epoch，MSE 为0.000311，CNN-LSTM多步预测模型预测效果显著，模型能够充分提取序列的时空特征，收敛速度快，性能优越，预测精度高，适当调整模型参数，还可以进一步提高模型预测表现。

注意调整参数：

可以适当增加CNN层数和每层通道数，微调学习率；
调整LSTM层数和每层神经元个数，增加更多的 epoch （注意防止过拟合）
可以改变滑动窗口长度（设置合适的窗口长度）

3 结果可视化和预测、模型评估

3.1 预测结果可视化

3.2 加载模型进行预测

3.3 模型评估

代码、数据如下：

对数据集和代码感兴趣的，可以关注最后一行

# 加载数据
import torch
from joblib import dump, load
import torch.utils.data as Data
import numpy as np
import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
# 参数与配置
torch.manual_seed(100)  # 设置随机种子，以使实验结果具有可重复性
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")#代码和数据集：https://mbd.pub/o/bread/ZpWYmJps