Как я могу сделать прогноз на будущее, используя lstm с керасом? - PullRequest
0 голосов
/ 31 мая 2019

вот мой код

...
look_back = 20
train_size = int(len(data) * 0.80)
test_size = len(data) - train_size

train = data[0:train_size]
test = data[train_size:len(data)]
x_train, y_train = create_dataset(train, look_back)
x_test, y_test = create_dataset(test, look_back)

x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], x_train.shape[1], 1))
x_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0], x_test.shape[1], 1))
y_train=np.repeat(y_train.reshape(-1,1), 20, axis=1).reshape(-1,20,1)
y_test=np.repeat(y_test.reshape(-1,1), 20, axis=1).reshape(-1,20,1)
...
model = Sequential()

model.add(LSTM(512,  return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.3))

model.add(LSTM(512,  return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.3))

model.add(LSTM(1, return_sequences=True))

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy'])
model.summary()
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=64)
p = model.predict(x_test)

и я хочу предсказать следующее значение

Итак, predictions = model.predict(x_train) и форма (62796, 20, 1)

и я кодировал следующий сайт как использовать модель Keras для прогнозирования будущих дат или событий?

future = []
currentStep = predictions[-20:, :, :] # -20 is last look_back number

for i in range(10):
    currentStep = model.predict(currentStep)
    future.append(currentStep)

в этом коде результат будущего

1

но результат *: 1020 * [: 4000] равен

2

Я хочу знать, как предсказать точное следующее значение.

Но, разница между двумя результатами очень велика.

Я не знаю, где это пошло не так или код неисправен.

Как правильно предсказать следующее значение ??

Надеюсь на ваше мнение.

полный источник https://gist.github.com/Lay4U/654f70bd1fb9c4f7d5bdb21ddcb588ab

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...