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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 Seq2Seq 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:
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 Seq2Seq 相关介绍
Seq2Seq(Sequence-to-Sequence)模型是一种处理序列数据的深度学习模型,广泛用于机器翻译、语音识别和文本摘要等任务。其核心思想是将一个序列(如一句话)转换成另一个序列,这两个序列的长度可以不同。
2.1 Seq2Seq 模型结构
- 编码器-解码器架构:Seq2Seq模型通常由一个编码器和一个解码器组成。编码器将输入序列编码为一个固定长度的上下文向量,解码器使用该向量生成输出序列。
- RNN/LSTM/GRU单元:编码器和解码器通常使用循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU)构建。
2.2 多步预测
- 单步预测:解码器在每个时间步生成一个输出,依赖于先前时间步的预测。
- 多步预测:需要在多个时间步上生成预测。通常的策略包括:
- 直接多步预测(Direct multi-step prediction):解码器直接预测多个时间步。
- 递归预测(Recursive prediction):使用前一步的预测作为下一步的输入,这种方法易引入误差累积问题。
- 输出修正(Teacher forcing):部分情况下使用真实值而不是前一步的预测作为输入。
Seq2Seq在多步预测中,解码器会连续地生成多个时间步的预测值。
2.3 CNN-LSTM这样的结构和Seq2Seq有什么区别?
(1)CNN-LSTM 结构
特点
- 混合架构:结合了卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)。
- 特征提取与时序建模:通常用于从时空数据中提取特征,然后进行时序建模。
结构
- CNN 部分:用于提取输入数据的局部特征。对于图像数据,CNN 可以提取空间特征;对于时间序列数据,1D-CNN 可以提取局部时间特征。
- LSTM 部分:用于处理由 CNN 提取的特征,并对这些特征进行时序建模。LSTM 适合捕捉长时间依赖关系。
(2)Seq2Seq 结构
特点
- 序列到序列:专门用于将一个序列映射到另一个序列。
- 编码器-解码器架构:通常由编码器和解码器组成。
结构
- 编码器部分:将输入序列编码成固定长度的上下文向量(隐状态)。
- 解码器部分:根据上下文向量生成目标序列。
应用场景
- 机器翻译:将一个语言的句子翻译成另一个语言的句子。
- 文本生成:例如,聊天机器人、自动摘要等。
- 时序数据预测:例如,多步时间序列预测。
(3)对比总结
3 CNN-LSTM 与 Seq2Seq 多步预测对比
3.1 CNN-LSTM 多步预测模型
(1)模型评估:
(2)预测结果可视化
3.2 Seq2Seq 多步预测模型
(1)模型评估:
(2)预测结果可视化
在电力变压器数据集上,Seq2Seq 多步预测模型要明显好于 CNN-LSTM模型!相关代码、数据已经更新至多步预测全家桶,请购买过的同学及时更新下载!
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