【时间序列预测】基于Pytorch实现CNN_LSTM算法

  在时间序列预测任务中，CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）是两种非常有效的神经网络架构。CNN擅长从数据中提取局部特征，而LSTM能够捕捉长期的依赖关系。将这两种模型结合使用，能够更好地处理具有时序性和局部特征的复杂数据。本文将详细介绍如何使用Pytorch实现一个基于CNN和LSTM的混合模型（CNN_LSTM）

1. CNN_LSTM模型概述

  在时间序列预测任务中，传统的机器学习方法如ARIMA、SVR等虽然有一定效果，但它们对于复杂数据的建模能力有限。近年来，深度学习方法在时序数据分析中取得了显著的进展。

• CNN： 卷积神经网络能够有效地从数据中提取局部的空间特征，特别是在处理具有局部依赖关系的时序数据时，CNN能够通过卷积操作捕捉局部时间窗口内的重要模式。
• LSTM： 长短期记忆网络能够捕捉数据中的长期依赖关系，适用于需要记忆历史状态的时序任务。LSTM通过特殊的门控机制解决了传统RNN（递归神经网络）中梯度消失或梯度爆炸的问题，能够有效地处理长序列数据。

2. 网络结构

我们的目标是通过结合CNN和LSTM来创建一个混合网络架构，具体步骤如下：

• CNN层：首先，我们通过卷积层提取输入时间序列的局部特征。卷积层能够帮助模型捕捉局部时间序列模式。
• LSTM层：然后，将CNN提取到的特征输入到LSTM网络中。LSTM能够通过其记忆能力学习时间序列中的长期依赖关系。
• 输出层：最后，LSTM的输出会通过一个全连接层得到最终的预测结果。

3. 完整代码实现

"""
CNN_LSTM Network
"""
from torch import nnclass CNN_LSTM(nn.Module):"""CNN_LSTMArgs:cnn_in_channels : CNN输入通道数, if in.shape=[64,7,18] value=7bilstm_input_size : lstm输入大小, if in.shape=[64,7,18] value=18output_size :  期望网络输出大小cnn_out_channels:  CNN层输出通道数cnn_kernal_size :  CNN层卷积核大小maxpool_kernal_size:  MaxPool Layer kernal_sizelstm_hidden_size: LSTM Layer hidden_dimlstm_num_layers: LSTM Layer num_layersdropout:  dropout防止过拟合, 取值(0,1)lstm_proj_size: LSTM Layer proj_sizeExample:>>> import torch>>> input = torch.randn([64,7,18])>>> model = CNN_LSTM(7, 18,18)>>> out = model(input)"""def __init__(self,cnn_in_channels,lstm_input_size,output_size,cnn_out_channels=32,cnn_kernal_size=3,maxpool_kernal_size=3,lstm_hidden_size=128,lstm_num_layers=4,dropout = 0.05,lstm_proj_size=0):super().__init__()# CNN Layerself.conv1d = nn.Conv1d(in_channels=cnn_in_channels, out_channels=cnn_out_channels, kernel_size=cnn_kernal_size, padding="same")self.relu = nn.ReLU()self.maxpool = nn.MaxPool1d(kernel_size= maxpool_kernal_size)# LSTM Layerself.lstm = nn.LSTM(input_size = int(lstm_input_size/maxpool_kernal_size),hidden_size = lstm_hidden_size,num_layers = lstm_num_layers,batch_first = True,dropout = dropout,proj_size = lstm_proj_size)# output Layerself.fc = nn.Linear(lstm_hidden_size,output_size)def forward(self, x):x = self.conv1d(x)x = self.relu(x)x = self.maxpool(x)lstm_out,_ = self.lstm(x)x = self.fc(lstm_out[:, -1, :])return x

4.模型解析

4.1 CNN层

self.conv1d = nn.Conv1d(in_channels=cnn_in_channels, out_channels=cnn_out_channels, kernel_size=cnn_kernal_size, padding="same")

• in_channels： Conv1d 输入通道数
• out_channels： Conv1d 输出通道数
• kernel_size： 卷积核大小
• padding： "same"表示卷积后输出大小与卷积操作前大小一致

4.2 ReLU层

self.relu = nn.ReLU()

• ReLU（Rectified Linear Unit） 是常用的激活函数，能够增加网络的非线性，帮助模型学习复杂的模式。

4.3 MaxPooling层

self.maxpool = nn.MaxPool1d(kernel_size= maxpool_kernal_size)

• MaxPooling 用于减少数据的维度，同时保持重要特征。通过在局部区域内选择最大值，它能够突出最重要的特征。

4.4 LSTM层

self.lstm = nn.LSTM(input_size = int(lstm_input_size/maxpool_kernal_size),hidden_size = lstm_hidden_size,num_layers = lstm_num_layers,batch_first = True,dropout = dropout,proj_size = lstm_proj_size)

• input_size： LSTM层输入的特征数量
• hidden_size ：LSTM隐藏层维度
• num_layers ：LSTM叠加层数
• batch_first：True 表示输入数据格式为[batch_size, seq_len, features_dim]
• dropout : 防止过拟合

4.5 输出层

self.fc = nn.Linear(lstm_hidden_size, output_size)

• 全连接层（Linear） 用于将LSTM的最后一层输出映射到最终的预测结果。lstm_hidden_size 是LSTM输出的特征数量，output_size 是模型的最终输出尺寸（例如，预测值的维度）

4.6 前向传播

def forward(self, x):x = self.conv1d(x)x = self.relu(x)x = self.maxpool(x)lstm_out,_ = self.lstm(x)x = self.fc(lstm_out[:, -1, :])return x

• 首先经过卷积层进行特征提取
• 然后将数据输入LSTM层
• 最后，从LSTM的输出中选择最后一个时间步的输出（lstm_out[:, -1, :]），并通过全连接层进行预测。

5. 总结

  本文展示了如何利用Pytorch实现一个结合CNN和LSTM的网络架构，用于时间序列预测任务。CNN层负责提取局部特征，LSTM层则捕捉长时间依赖关系。通过这样的混合网络结构，模型能够在处理时间序列数据时更好地捕捉数据的复杂模式，提升预测精度。

希望这篇文章对你理解CNN-LSTM模型在时间序列预测中的应用有所帮助。如果有任何问题，欢迎留言讨论。