时序预测模型(LSTM等等)

Question

时序预测模型相关问题？
请教各位带佬，我在做时序预测模型时，数据处理部分采用了滑动窗口筛选稳态数据，筛选出了半小时内上下波动不超过5MW负荷的稳态数据，但是这些数据只在窗口内是连续的，不同窗口间并不连续，而我想用这些稳态数据进行后续建模研究，请问应该怎么办？假如采用像LSTM这种算法，它对数据的要求必须是全部时间连续的吧？

Answer 1

让【道友老李】来帮你解答，本回答参考通义千问大模型编写，并整理提供，如果还有疑问可以点击头像关注私信或评论。

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### 时序预测模型相关问题解答

问题描述

在进行时序预测模型构建时，通过滑动窗口方法筛选出半小时内负荷波动不超过5MW的稳态数据。这些数据虽然在各自窗口内部是连续的，但不同窗口之间并不连续。考虑到LSTM等算法对输入数据时间连续性的要求，如何处理这种不连续的数据以适用于建模？

解决方案

1. 数据填充：对于不连续的时间点，可以尝试使用插值法（如线性插值、多项式插值）或者基于其他统计方法来填补缺失值。
2. 序列重组：将每个窗口内的数据视为一个独立的序列片段，然后训练模型能够处理多个独立但长度相同的序列。
3. 特征工程：为每个样本添加额外的时间特征（例如星期几、一天中的哪个小时），使得模型即使面对非连续数据也能捕捉到时间模式。

案例分析

假设我们有如下形式的数据： - 时间戳 t 和对应的负荷 load 值。 - 通过滑动窗口已经得到了若干个稳定状态的数据段。

示例数据

import pandas as pd

data = {
    'timestamp': ['2023-01-01 00:00', '2023-01-01 00:05', '2023-01-01 00:10', '2023-01-01 00:15',
                  '2023-01-01 01:30', '2023-01-01 01:35', '2023-01-01 01:40', '2023-01-01 01:45'],
    'load': [48, 50, 49, 51, 52, 53, 54, 55]
}
df = pd.DataFrame(data)
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

方法一：数据填充

这里使用线性插值来填补两个稳定状态之间的空缺值。

# 创建完整的时间索引
full_index = pd.date_range(start=df['timestamp'].min(), end=df['timestamp'].max(), freq='5T')
full_df = df.set_index('timestamp').reindex(full_index).interpolate(method='linear').reset_index().rename(columns={'index':'timestamp'})
print(full_df)

方法二：序列重组

直接将每段稳定状态作为单独的序列输入给LSTM模型。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 假设df已经被分成了多个稳定状态的部分
sequences = [df.iloc[i:i+4]['load'].values for i in range(0, len(df), 4)]  # 每四个点作为一个序列
scaler = MinMaxScaler()
scaled_sequences = [scaler.fit_transform(seq.reshape(-1, 1)) for seq in sequences]

# 构建LSTM模型
model = Sequential([
    LSTM(50, activation='relu', input_shape=(4, 1)),
    Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
for seq in scaled_sequences:
    model.fit(seq[:-1].reshape((1, 4, 1)), seq[-1:], epochs=100, verbose=0)

以上两种方法均能有效地解决因数据不连续而导致的问题，具体选择哪种取决于实际应用场景和数据特性。希望这对你的项目有所帮助！