1. 【保姆级教程】使用 LSTM 进行多变量时间序列预测
在多元时间序列预测中，使用 LSTM 进行预测时，需要考虑多个特征值，以预测未来值。与单变量时间序列分析相比，多元时间序列数据包含多种特征，目标数据将依赖于这些特征。预测时，必须同时考虑所有相关列，以预测特定目标值。LSTM 是一种循环神经网络，能够处理长期依赖关系，特别适用于时间序列预测。它能记住过去的信息并用以处理当前输入，避免了传统 RNN 在处理长期依赖关系时可能遇到的渐变消失问题。
在进行多元时间序列预测时，LSTM 会接收多个特征作为输入，根据这些特征预测目标值。例如，在股票数据预测中，目标列（如“Open”）将依赖于其他特征列（如“High”、“Low”、“Close”、“Adj Close”）的值。在训练过程中，LSTM 会学习到这些特征之间的关系，并使用这些信息预测未来的“Open”值。
为了构建预测模型，首先需要导入相关库并加载数据集。数据集应包含时间序列数据，例如股票价格等。在数据预处理阶段，需要对数据进行缩放，以便模型能够更好地学习并预测数据变化。接着，将数据拆分为训练集和测试集，通常采用顺序方式进行拆分，以保持时间序列的连续性。
接下来，构建 LSTM 模型并进行超参数调整，以优化预测性能。模型训练过程中，输入数据的形状应与 LSTM 层的输入形状相匹配。训练完成后，使用测试集评估模型性能，并计算预测值与真实值之间的误差。
为了验证模型在真实世界中的应用，可以预测未来一段时间内的时间序列数据。这通常涉及使用模型的预测能力，结合之前的数据点进行预测。在进行预测时，需要注意数据的缩放问题，确保在预测后能够正确地还原预测值的原始尺度。
总之，多元时间序列预测中的 LSTM 模型能够通过考虑多个特征，学习时间序列数据之间的复杂关系，从而有效地预测未来值。通过适当的预处理、模型训练和评估流程，可以构建一个准确且可靠的预测系统。