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《从青铜学到王者》Python机器学习工程师之 情感分析 07

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加入注意力机制的LSTM 对航空乘客预测

2021/8/21 19:06:22 浏览:

前言

这篇文章LSTM 航空乘客预测 单步预测和多步预测。 简单运用LSTM 模型进行预测分析。
想着可以进一步改进LSTM模型,就采用了目前市面上比较流行的注意力机制,将两者进行结合,对LSTM进行改进,其预测效果可能会变好。

我喜欢直接代码+ 结果展示
先代码可以跑通,才值得深入研究每个部分之间的关系;进而改造成自己可用的数据。

1 数据集

参考上面文章,会找到数据集,这里不重复了。

2 模型

下载注意力机制模块

pip install attention

2.1 单步预测

代码

# 单变量,1---》1 

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import read_csv
import math
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
#matplotlib inline

# load the dataset
dataframe = read_csv('airline-passengers.csv', usecols=[1], engine='python')
# print(dataframe)
print("数据集的长度:",len(dataframe))
dataset = dataframe.values
# 将整型变为float
dataset = dataset.astype('float32')

plt.plot(dataset)
plt.show()


# X是给定时间(t)的乘客人数,Y是下一次(t + 1)的乘客人数。
# 将值数组转换为数据集矩阵,look_back是步长。
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        a = dataset[i:(i+look_back), 0]
        # X按照顺序取值
        dataX.append(a)
        # Y向后移动一位取值
        dataY.append(dataset[i + look_back, 0])
    return numpy.array(dataX), numpy.array(dataY)

# fix random seed for reproducibility
numpy.random.seed(7)


# 数据缩放
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
dataset = scaler.fit_transform(dataset)


# 将数据拆分成训练和测试,2/3作为训练数据
train_size = int(len(dataset) * 0.67)
test_size = len(dataset) - train_size
train, test = dataset[0:train_size,:], dataset[train_size:len(dataset),:]
print("原始训练集的长度:",train_size)
print("原始测试集的长度:",test_size)

# 构建监督学习型数据
look_back = 1
trainX, trainY = create_dataset(train, look_back)
testX, testY = create_dataset(test, look_back) 
print("转为监督学习,训练集数据长度:", len(trainX))
# print(trainX,trainY)
print("转为监督学习,测试集数据长度:",len(testX))
# print(testX, testY )
# 数据重构为3D [samples, time steps, features]
trainX = numpy.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1]))
testX = numpy.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1]))
print('构造得到模型的输入数据(训练数据已有标签trainY): ',trainX.shape,testX.shape)

# create and fit the LSTM network
from attention import  Attention
model = Sequential()
model.add(LSTM(4, input_shape=(1, look_back)))
Attention(name='attention_weight')
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

# 打印模型
model.summary()

# 开始预测
trainPredict = model.predict(trainX)
testPredict = model.predict(testX)

# 逆缩放预测值
trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict)
trainY = scaler.inverse_transform([trainY])
testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)
testY = scaler.inverse_transform([testY])

# 计算误差
trainScore = math.sqrt(mean_squared_error(trainY[0], trainPredict[:,0]))
print('Train Score: %.2f RMSE' % (trainScore))
testScore = math.sqrt(mean_squared_error(testY[0], testPredict[:,0]))
print('Test Score: %.2f RMSE' % (testScore))


# shift train predictions for plotting
trainPredictPlot = numpy.empty_like(dataset)
trainPredictPlot[:, :] = numpy.nan
trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back, :] = trainPredict

# shift test predictions for plotting
testPredictPlot = numpy.empty_like(dataset)
testPredictPlot[:, :] = numpy.nan
testPredictPlot[len(trainPredict)+(look_back*2)+1:len(dataset)-1, :] = testPredict

# plot baseline and predictions
plt.plot(scaler.inverse_transform(dataset))
plt.plot(trainPredictPlot)
plt.plot(testPredictPlot)
plt.show()

结果展示:

Train Score: 22.98 RMSE
Test Score: 48.30 RMSE

在这里插入图片描述
预测下一个月的数据:

# 预测未来的数据

#测试数据的最后一个数据没有预测,这里补上
finalX = numpy.reshape(test[-1], (1, 1, testX.shape[1]))

#预测得到标准化数据
featruePredict = model.predict(finalX)

#将标准化数据转换为人数
featruePredict = scaler.inverse_transform(featruePredict)

#原始数据是1949-1960年的数据,下一个月是1961年1月份
print('模型预测1961年1月份的国际航班人数是: ',featruePredict)

结果展示:

模型预测19611月份的国际航班人数是:  [[419.07907]]

2.2 多步预测

代码:

# 单变量,3---》1 

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import read_csv
import math
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
#matplotlib inline

# load the dataset
dataframe = read_csv('airline-passengers.csv', usecols=[1], engine='python')
# print(dataframe)
print("数据集的长度:",len(dataframe))
dataset = dataframe.values
# 将整型变为float
dataset = dataset.astype('float32')

plt.plot(dataset)
plt.show()


# X是给定时间(t)的乘客人数,Y是下一次(t + 1)的乘客人数。
# 将值数组转换为数据集矩阵,look_back是步长。
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        a = dataset[i:(i+look_back), 0]
        # X按照顺序取值
        dataX.append(a)
        # Y向后移动一位取值
        dataY.append(dataset[i + look_back, 0])
    return numpy.array(dataX), numpy.array(dataY)

# fix random seed for reproducibility
numpy.random.seed(7)


# 数据缩放
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
dataset = scaler.fit_transform(dataset)


# 将数据拆分成训练和测试,2/3作为训练数据
train_size = int(len(dataset) * 0.67)
test_size = len(dataset) - train_size
train, test = dataset[0:train_size,:], dataset[train_size:len(dataset),:]
print("原始训练集的长度:",train_size)
print("原始测试集的长度:",test_size)



# 构建监督学习型数据
look_back = 3
trainX, trainY = create_dataset(train, look_back)
testX, testY = create_dataset(test, look_back) 
print("转为监督学习,训练集数据长度:", len(trainX))
# print(trainX,trainY)
print("转为监督学习,测试集数据长度:",len(testX))
# print(testX, testY )
# 数据重构为3D [samples, time steps, features]
# trainX = numpy.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1]))
# testX = numpy.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1]))

trainX = numpy.reshape(trainX, (trainX.shape[0],  trainX.shape[1],1))
testX = numpy.reshape(testX, (testX.shape[0], testX.shape[1], 1))

print('构造得到模型的输入数据(训练数据已有标签trainY): ',trainX.shape,testX.shape)

# create and fit the LSTM network
model = Sequential()
# model.add(LSTM(4, input_shape=(1, look_back)))
model.add(LSTM(4, input_shape=( look_back,1)))  # 与上面的重构格式对应,要改都改,才能跑通代码

Attention(name='attention_weight')

model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

# 打印模型
model.summary()

# 开始预测
trainPredict = model.predict(trainX)
testPredict = model.predict(testX)

# 逆缩放预测值
trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict)
trainY = scaler.inverse_transform([trainY])
testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)
testY = scaler.inverse_transform([testY])

# 计算误差
trainScore = math.sqrt(mean_squared_error(trainY[0], trainPredict[:,0]))
print('Train Score: %.2f RMSE' % (trainScore))
testScore = math.sqrt(mean_squared_error(testY[0], testPredict[:,0]))
print('Test Score: %.2f RMSE' % (testScore))


# shift train predictions for plotting
trainPredictPlot = numpy.empty_like(dataset)
trainPredictPlot[:, :] = numpy.nan
trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back, :] = trainPredict

# shift test predictions for plotting
testPredictPlot = numpy.empty_like(dataset)
testPredictPlot[:, :] = numpy.nan
testPredictPlot[len(trainPredict)+(look_back*2)+1:len(dataset)-1, :] = testPredict

# plot baseline and predictions
plt.plot(scaler.inverse_transform(dataset))
plt.plot(trainPredictPlot)
plt.plot(testPredictPlot)
plt.show()

结果展示:

Train Score: 28.57 RMSE
Test Score: 66.73 RMSE

在这里插入图片描述

预测下一个月的数据

# 预测未来的数据

#测试数据的最后一个数据没有预测,这里补上
finalX = numpy.reshape(test[-3:], (1, testX.shape[1], 1))
print(finalX)

#预测得到标准化数据
featruePredict = model.predict(finalX)

#将标准化数据转换为人数
featruePredict = scaler.inverse_transform(featruePredict)

#原始数据是1949-1960年的数据,下一个月是1961年1月份
print('模型预测1961年1月份的国际航班人数是: ',featruePredict)

结果展示

模型预测19611月份的国际航班人数是:  [[394.95465]]

3 总结

  • 注意力机制的作用
  • 代码中 LSTM后面连接注意力机制的代码
  • 不是说加了注意力机制的LSTM网络一定会好于LSTM,具体要看数据、参数和实验环境等条件

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