遗传神经网络时间序列代码

Question

怎么把自己的数据进行标准化时间序列
对于遗传神经网络时间序列预测来说

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

为了实现一个遗传神经网络（Genetic Neural Network, GNN）用于时间序列预测，并对数据进行标准化，我们可以分为以下几个步骤：

1. 数据预处理：包括数据清洗、标准化和切分训练集与测试集。
2. 创建遗传算法框架：定义适应度函数、选择策略、交叉操作、突变操作以及停止条件等。
3. 创建神经网络模型：设计网络结构，如输入层、隐藏层和输出层。
4. 训练和优化：通过遗传算法搜索最优的神经网络参数。
5. 预测：使用找到的最佳神经网络参数对新的时间序列数据进行预测。

首先，我们导入所需的库：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
from keras.optimizers import Adam
from keras.callbacks import EarlyStopping
from genetic_algorithm.ga import GeneticAlgorithm

接下来，我们定义一些参数：

# 数据相关参数
data_path = "your_data.csv"  # 你的数据文件路径
time_steps = 10  # 时间步长
n_features = 1  # 特征数量
input_shape = (time_steps, n_features)

# 遗传算法参数
population_size = 50
num_generations = 50
mutation_rate = 0.01
crossover_rate = 0.8
fitness_threshold = 0.99

# 神经网络参数
hidden_layer_sizes = [64, 32]
learning_rate = 0.001
batch_size = 32
epochs = 100
patience = 10

然后，加载并预处理数据：

def load_and_preprocess_data(data_path):
    data = np.loadtxt(data_path)  # 假设数据是CSV格式，且无列名
    scaler = MinMaxScaler()
    scaled_data = scaler.fit_transform(data)
    
    X, y = [], []
    for i in range(len(scaled_data) - time_steps):
        X.append(scaled_data[i:i + time_steps])
        y.append(scaled_data[i + time_steps])
        
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, shuffle=False)
    
    return X_train, X_test, y_train, y_test, scaler

X_train, X_test, y_train, y_test, scaler = load_and_preprocess_data(data_path)

创建神经网络模型：

def create_model(hidden_layer_sizes, learning_rate):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(units=hidden_layer_sizes[0], input_shape=input_shape, activation='relu'))
    for size in hidden_layer_sizes[1:]:
        model.add(Dense(units=size, activation='relu'))
    model.add(Dense(units=n_features))
    optimizer = Adam(lr=learning_rate)
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=optimizer)
    return model

model = create_model(hidden_layer_sizes, learning_rate)

定义遗传算法框架：

ga = GeneticAlgorithm(
    population_size,
    num_generations,
    mutation_rate,
    crossover_rate,
    fitness_threshold,
    model,
    create_model,
    X_train,
    y_train,
    scaler,
)

执行遗传算法：

best_genome, best_fitness = ga.run()
print("Best genome: ", best_genome)
print("Best fitness: ", best_fitness)

预测：

def predict(model, genome, X_test, scaler, time_steps):
    model.set_weights(genome)
    scaled_X_test = scaler.transform(X_test)
    predicted = model.predict(scaled_X_test)
    return scaler.inverse_transform(predicted)

predictions = predict(best_genome, model, X_test, scaler, time_steps)

注意：这个例子中的代码只是一个基础的框架，实际应用中可能需要根据具体的数据集调整参数，比如时间步长、特征数量、隐藏层大小等。此外，这里没有提供绘图功能，如果你需要可视化结果，可以使用matplotlib库来绘制原始数据、预测值和真实值之间的比较图。