这是我的第316篇原创文章。

一、引言

TCN 和 LSTM 是两种常见的时间序列预测方法，通过结合它们，可以利用它们各自的优势来提高预测效果。以下是一个基于Python和TensorFlow/Keras实现的示例，展示了如何构建和训练这种混合模型来进行时间序列预测。

二、实现过程

2.1 读取数据集

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 将日期列转换为日期时间类型
data['Month'] = pd.to_datetime(data['Month'])
# 将日期列设置为索引
data.set_index('Month', inplace=True)

data：

2.2 划分数据集

# 拆分数据集为训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data = data[:train_size]
test_data = data[train_size:]

# 绘制训练集和测试集的折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(train_data, label='Training Data')
plt.plot(test_data, label='Testing Data')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Passenger Count')
plt.title('International Airline Passengers - Training and Testing Data')
plt.legend()
plt.show()

共144条数据，8:2划分：训练集115，测试集29。

训练集和测试集：

2.3 归一化

# 将数据归一化到 0~1 范围
scaler = MinMaxScaler()
train_data_scaler = scaler.fit_transform(train_data.values.reshape(-1, 1))
test_data_scaler = scaler.transform(test_data.values.reshape(-1, 1))

2.4 构造数据集

# 定义滑动窗口函数
def create_dataset(data, look_back=1):
    pass

# 定义滑动窗口大小
window_size = 3
# 创建滑动窗口数据集
X_train, Y_train = create_dataset(train_data_scaler, look_back)
X_test, Y_test = create_dataset(test_data_scaler, look_back)

2.5 建立模拟合模型进行预测

# TCN
model = Sequential()
model.add(Input(shape=(window_size, fea_num)))
model.add(TCN(...)) 
# LSTM
model.add(LSTM(...))
model.add(LSTM(...))
model.add(Dense(25))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.summary()
model.fit(X_train, Y_train)

# 使用模型进行预测
train_predictions = model.predict(X_train)
test_predictions = model.predict(X_test)

test_predictions：

2.6 预测效果展示

# 绘制测试集预测结果的折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(test_data, label='Actual')
plt.plot(list(test_data.index)[-len(test_predictions):], test_predictions, label='Predicted')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Passengers')
plt.title('Actual vs Predicted')
plt.legend()
plt.show()

测试集真实值与预测值：

# 绘制原始数据、训练集预测结果和测试集预测结果的折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data, label='Actual')
plt.plot(list(train_data.index)[look_back:train_size], train_predictions, label='Training Predictions')
plt.plot(list(test_data.index)[-(len(test_data)-look_back):], test_predictions, label='Testing Predictions')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Passenger Count')
plt.title('International Airline Passengers - Actual vs Predicted')
plt.legend()
plt.show()

原始数据、训练集预测结果和测试集预测结果：

作者简介：

读研期间发表6篇SCI数据挖掘相关论文，现在某研究院从事数据算法相关科研工作，结合自身科研实践经历不定期分享关于Python、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与应用案例。致力于只做原创，以最简单的方式理解和学习，关注我一起交流成长。需要数据集和源码的小伙伴可以关注底部公众号添加作者微信。