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PyTorch中实现LSTM多步长时间序列预测的几种方法总结(负荷预测)

〖A〗、然后根据时间序列预测下一个的原理，我们直接取最后一个seq即可：2 单步滚动预测 我们遵循LSTM的原理，每次只预测单个，比如前10个预测后3个：我们首先利用[..10]预测[11]，然后利用[..10 11]预测[12]，最后再利用[..10 11 12]预测[13]，也就是为了得到多个预测输出，我们直接预测多次。

〖B〗、我们的目标是根据前24个时刻的负荷和环境变量，预测接下来的4个时刻的负荷，允许用户调整预测步长。数据格式为（X， Y），其中X包含24行数据，对应前24个时刻的负荷和环境变量，而Y包含四个预测值，代表接下来4个时刻的负荷预测结果。

〖C〗、搭建多层 LSTM 实现时间序列预测，尤其在 PyTorch 中，可借助 LSTMCell 实现更灵活的结构。在 LSTMs 的搭建中，如果仅需设置两层且希望每层的 hidden_size 不同，同时在每层后执行 dropout 策略，LSTMCell 提供了这一需求。

〖D〗、**输入编码优化**：Informer采用了更精细的输入编码策略，通过结合Token Embedding、Positional Embedding和Temporal Embedding，对原始序列进行特征提取和时间信息编码。这种多层编码方法不仅提高了模型的表达能力，而且优化了输入数据的处理流程。

基于SARIMA、XGBoost和CNN-LSTM的时间序列预测对比

总结：在对比SARIMA、XGBoost和CNNLSTM三种时间序列预测模型时，XGBoost在预测太阳能发电性能方面展现出了最佳的综合性能，成为决策支持的理想选择。SARIMA表现最差，而CNNLSTM虽然具有潜力，但由于其复杂性和随机性，需要多次运行以获得稳定的预测结果。

经典模型 ARIMA：作为时间序列预测的基石，ARIMA模型能够捕捉时间序列中的趋势和季节性，适用于平稳或非平稳时间序列数据的建模。监督学习模型 LSTM：长短期记忆网络，一种递归神经网络，特别适用于处理和预测时间序列数据中的长期依赖关系，是非线性预测的有力工具。

时间序列模型的多元旅程- 经典模型：ARIMA的基石，捕捉趋势和季节性。- 监督学习：LSTM和XGBoost的崛起，非线性预测的有力工具。- 深度学习：如SARIMAX，结合自回归与外部变量的现代解决方案。 数据的语言- 时间序列数据：随着时间变化的测量变量，独立（如网站流量）与依赖（如天气预报）的区分。

l 深度学习方法：如卷积神经网络（CNN）在处理时间序列数据方面也显示出了潜力，特别是在组合使用时（如CNN-LSTM）。l 集成方法：将多种预测模型的结果组合起来，例如使用随机森林与神经网络的组合，可以提高预测的准确性和鲁棒性。这里推荐xgboost，准确率是比较高的。

时间序列预测任务的模型选择最全总结

时间序列预测任务的模型选择最全总结：经典模型 ARIMA：作为时间序列预测的基石，ARIMA模型能够捕捉时间序列中的趋势和季节性，适用于平稳或非平稳时间序列数据的建模。监督学习模型 LSTM：长短期记忆网络，一种递归神经网络，特别适用于处理和预测时间序列数据中的长期依赖关系，是非线性预测的有力工具。

时间序列模型的多元旅程- 经典模型：ARIMA的基石，捕捉趋势和季节性。- 监督学习：LSTM和XGBoost的崛起，非线性预测的有力工具。- 深度学习：如SARIMAX，结合自回归与外部变量的现代解决方案。 数据的语言- 时间序列数据：随着时间变化的测量变量，独立（如网站流量）与依赖（如天气预报）的区分。

时间序列预测的八大方法总结如下：朴素预测法 核心思想：假设明日的值等于今日，即yt+1 = yt。适用场景：数据呈现出稳定的周期性，且波动不大的情形。简单平均法 核心思想：预测值为所有历史观测值的平均。公式：yt+1 = / n。适用场景：数据波动小且平均值稳定的领域。

自回归整合移动平均模型（ARIMA）ARIMA模型结合自回归、差分和移动平均，具有强大的预测能力，适用于处理各种复杂的时间序列波动。每种方法都有其特定的适用场景，掌握这些方法能够帮助我们在复杂的数据中精准导航，揭示未来的秘密。

自回归整合移动平均模型（ARIMA）ARIMA模型是时间序列预测的顶级武器，ARIMA（p，d，q） 的组合允许自回归、差分和移动平均的灵活结合，处理各种复杂序列的波动。每个方法都有其适用范围，理解并灵活运用这些工具，你将能在数据海洋中精准导航，揭示未来的秘密。

PyTorch中利用LSTMCell搭建多层LSTM实现时间序列预测

搭建多层 LSTM 实现时间序列预测，尤其在 PyTorch 中，可借助 LSTMCell 实现更灵活的结构。在 LSTMs 的搭建中，如果仅需设置两层且希望每层的 hidden_size 不同，同时在每层后执行 dropout 策略，LSTMCell 提供了这一需求。

在模型结构方面，本文采用的LSTM模型结构如前所述。值得注意的是，输入层的大小（input_size）与输出层的大小（output_size）需要根据实际数据进行调整。在训练过程中，我们训练了50轮以预测接下来4个时刻的负荷值，并且取得了令人满意的结果，预测的平均绝对百分比误差（MAPE）为34%。

LSTM网络在时间序列预测上的优点主要体现在以下三个方面：第一，能够处理时间滞后很长的数据序列，通过遗忘门调整，确保关键信息的持续传递；第二，具有良好的收敛性能，通过门结构控制信息传递，有效记忆长期信息；第三，避免了梯度消失或爆炸问题，计算过程中的梯度问题得到了改善，不易陷入局部最优。

接下来，我们构建LSTM模型。首先定义LSTM类，调用模块，设置优化器和损失函数。定义提前停止函数后，使用预定义的函数进行训练。完成训练后，我们评估模型性能，获取训练集和测试集的预测值，并绘制预测值与原始值的对比图。最终，模型的RMSE值为7512120898106383。

LSTM时间序列预测中的一个常见错误以及如何修正

〖A〗、LSTM时间序列预测中的一个常见错误是将未来值纳入预测过程，导致循环依赖和误差放大。修正方法主要包括以下几点：避免使用未来值作为输入：在使用窗口方法处理时间序列时，应确保模型仅使用先前值作为输入，而不包含任何未来值。这可以避免循环依赖的问题，即模型不应基于未来的信息来预测当前的值。

〖B〗、LSTM在时间序列预测中，常犯的一个错误是将未来值纳入预测过程，导致循环依赖和误差放大。当使用窗口方法处理时间序列时，模型会使用先前值作为输入，但这在预测未知的未来值时产生了问题。一个常见的解决策略是使用前一个实例的预测值替换输入，但这可能导致模型基于自身的预测进行预测，形成递增的误差。

〖C〗、在使用LSTM进行时间序列预测时，人们常犯的一个常见错误是将未来值作为输入特征，这导致预测结果错误。在窗口方法中，时间序列与每个时间步长的先前值相耦合，作为称为窗口的虚拟特征。一个大小为3的窗口示例如下。然而，在生成预测时，如y9时，实际上我们并不知道y8的值，因为我们在预测未来的时间步骤。