Вопрос или проблема
У меня есть два входных массива, которые включают как исторические, так и прогнозируемые данные, и один входной массив, который имеет только исторические данные. Я пытаюсь предсказать (или “сделать прогноз”) последний массив, учитывая прогнозы первых двух массивов.
Входные данные:
- Осадки (исторические и прогнозируемые)
- Температура воздуха (историческая и прогнозируемая)
- Объем воды (исторический)
Цель обучения:
- Объем воды (исторический)
Желаемый вывод модели:
- Объем воды (прогнозируемый)
Я все еще немного новичок и не совсем понимаю, как это будет работать. Ни один из примеров, которые я нашел, не принимает предыдущее состояние цели в качестве входных данных. Суть проблемы в том, что я мог бы сделать обычную многомерную LSTM, используя только осадки и температуру воздуха в качестве входных данных, но это не учитывало бы начальное состояние воды в контейнере.
Проводя дополнительные поиски, я нашел интересную статью Джейсона Браунли, которая помогла мне лучше понять проблему и одно из потенциальных решений:
модель с несколькими входами, с вводом LSTM для исторических данных и векторным вводом для ожидаемых условий.
Кроме того, функциональный API Keras (https://keras.io/guides/functional_api/) поможет мне построить такую модель.
Ответ или решение
Концепция использования LSTM (долгая краткосрочная память) для прогнозирования временных рядов становится все более популярной в области анализа данных и предсказательной аналитики. В вашем случае задействованы три массива данных: два массива с исторической и прогнозируемой информацией о осадках и температуре, а также один массив с исторической информацией о водном объеме. Основная цель заключается в том, чтобы предсказать будущие значения водного объема на основе этих входных данных.
Введение в LSTM и задачи прогнозирования
LSTM является разновидностью рекуррентных нейронных сетей (RNN), которые подходящи для работы с последовательными данными. Это делает LSTM идеальным инструментом для анализа временных рядов, так как они могут «помнить» информацию на протяжении долгих периодов времени и учитывать зависимость текущего состояния от предыдущих.
Структура вашей задачи
Ваши входные данные и цели можно обобщить следующим образом:
-
Входные данные:
- Исторические и прогнозируемые значения осадков.
- Исторические и прогнозируемые значения температуры.
- Исключительно исторические значения водного объема.
-
Цель:
- Прогнозирование значения водного объема в будущем на основе вышеуказанных данных.
Учитывая новую структуру вашей задачи, необходимо учитывать текущие данные о водном объеме как часть модели. На практике это может быть реализовано в виде многоуровневой нейронной сети.
Модель LSTM с многоуровневым входом
Ваш подход может быть реализован с помощью Keras и его функционального API, что позволяет создать многоуровневую модель. Эта модель может принимать во внимание как исторические, так и прогнозируемые данные, включая предыдущие состояния водного объема.
1. Структура входных данных
-
Исторические данные: Можно создать последовательность для исторических значений осадков, температуры и водного объема. Например, если у вас есть данные за последние 30 дней, ваша модель будет обрабатывать эти данные в виде порасти.
-
Прогнозируемые данные: Значения осадков и температуры, которые будут использованы в будущем для прогнозирования.
2. Построение модели
С использованием Keras’ функционального API, вы можете создать модель с двумя входами:
-
Вход для исторических данных (например, LSTM слой):
- Входные данные: Последовательные данные по осадкам, температуре и водному объему.
-
Вход для прогнозируемых данных (например, плотный слой):
- Это могут быть текущие значения для осадков и температуры.
Затем, после обработки, вы можете объединить результаты из этих двух входов и подать их на выходной слой для прогнозирования водного объема.
3. Обучение модели
Для обучения модели необходимо:
- Разделить данные на тренировочные и тестовые наборы.
- Использовать функцию потерь, соответствующую вашей задаче (например, MSE – среднеквадратическая ошибка).
- Провести многократные эпохи обучения, оптимизируя параметры модели и позволяя ей адаптироваться к данным.
Заключение
Использование LSTM для таких задач, где предсказание значений зависит от как исторических, так и прогнозируемых данных, является эффективным подходом. Интеграция предыдущих состояний водного объема в структуру модели позволяет создавать более точные предсказания, учитывая сложные зависимости между временными рядами.
Таким образом, реализация подхода с многоуровневыми входами не только решает вашу проблему, но и открывает возможности для дальнейших экспериментов и улучшения модели. Не стесняйтесь вносить изменения и тестировать различные конфигурации, чтобы достичь наилучших результатов.