基于 Keras 用深度学习预测时间序列
2024-10-14 12:52:14
本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction With Deep Learning in Keras
原文使用 python 实现模型，这里是用 R
基于 Keras 用深度学习预测时间序列
时间序列预测一直以来是机器学习中的一个难题。
在本篇文章中，将介绍如何在 R 中使用 keras 深度学习包构建神经网络模型实现时间序列预测。
文章的主要内容：
- 如何将时间序列预测问题表示成为一个回归问题，并建立对应的神经网络模型。
- 如何使用滞后时间的数据实现时间序列预测，并建立对应的神经网络模型。
问题描述
“航班旅客数据”是一个常用的时间序列数据集，该数据包含了 1949 至 1960 年 12 年间的月度旅客数据，共有 144 个观测值。
下载链接：international-airline-passengers.csv
多层感知机回归
时间序列预测中最简单的思路之一便是寻找当前和过去数据（\(X_t, X_{t-1}, \dots\)）与未来数据（$ X_{t+1}$）之间的关系，这种关系通常会表示成为一个回归问题。
下面着手将时间序列预测问题表示成一个回归问题，并建立神经网络模型用于预测。
首先，加载相关 R 包。
library(keras)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(ggthemes)
library(lubridate)
神经网络模型在训练时存在一定的随机性，所以要为计算统一随机数环境
set.seed(7)
画出整体数据的曲线图，对问题有一个直观的认识。
dataframe <- read.csv(
'international-airline-passengers.csv')
dataframe$Month <- paste0(dataframe$Month,'-01') %>%
ymd()
ggplot(
data = dataframe,
mapping = aes(
x = Month,
y = passengers)) +
geom_line() +
geom_point() +
theme_economist() +
scale_color_economist()
图1
很显然，数据体现出“季节性”，同时存在线性增长和波动水平增大的趋势。
将数据集分成两部分：训练集和测试集，比例分别占数据集的 2/3 和 1/3。
dataset <- dataframe$passengers
train_size <- as.integer(length(dataset) * 0.67)
test_size <- length(dataset) - train_size
train <- dataset[1:train_size]
test <- dataset[(train_size + 1):length(dataset)]
cat(length(train), length(test))
96 48
为训练神经网络对数据做预处理，用数据构造出两个矩阵，分别是“历史数据”（作为预测因子）和“未来数据”（作为预测目标）。这里用最近一个月的历史数据做预测。
create_dataset <- function(dataset,
look_back = 1)
{
l <- length(dataset)
dataX <- matrix(nrow = l - look_back, ncol = look_back)
for (i in 1:ncol(dataX))
{
dataX[, i] <- dataset[i:(l - look_back + i - 1)]
}
dataY <- matrix(
data = dataset[(look_back + 1):l],
ncol = 1)
return(
list(
dataX = dataX,
dataY = dataY))
}
look_back <- 1
trainXY <- create_dataset(train, look_back)
testXY <- create_dataset(test, look_back)
下面构造神经网络的框架结构并用处理过的训练数据训练。
model <- keras_model_sequential()
model %>%
layer_dense(
units = 8,
input_shape = c(look_back),
activation = 'relu') %>%
layer_dense(units = 1) %>%
compile(
loss = 'mean_squared_error',
optimizer = 'adam') %>%
fit(
trainXY$dataX,
trainXY$dataY,
epochs = 200,
batch_size = 2,
verbose = 2)
训练结果如下。
trainScore <- model %>%
evaluate(
trainXY$dataX,
trainXY$dataY,
verbose = 0)
testScore <- model %>%
evaluate(
testXY$dataX,
testXY$dataY,
verbose = 0)
sprintf(
'Train Score: %.2f MSE (%.2f RMSE)',
trainScore,
sqrt(trainScore))
sprintf(
'Test Score: %.2f MSE (%.2f RMSE)',
testScore,
sqrt(testScore))
[1] "Train Score: 538.50 MSE (23.21 RMSE)"
[1] "Test Score: 2342.33 MSE (48.40 RMSE)"
把训练数据的拟合值、测试数据的预测值和原始数据画在一起。
trainPredict <- model %>%
predict(trainXY$dataX)
testPredict <- model %>%
predict(testXY$dataX)
df <- data.frame(
index = 1:length(dataset),
value = dataset,
type = 'raw') %>%
rbind(
data.frame(
index = 1:length(trainPredict) + look_back,
value = trainPredict,
type = 'train')) %>%
rbind(
data.frame(
index = 1:length(testPredict) + look_back + length(train),
value = testPredict,
type = 'test'))
ggplot(data = df) +
geom_line(
mapping = aes(
x = index,
y = value,
color = type)) +
geom_point(
mapping = aes(
x = index,
y = value,
color = type)) +
geom_vline(
xintercept = length(train) + 0.5) +
theme_economist() +
scale_color_economist()
图2
黑线左边是训练部分，右边是测试部分。
从图中可以看出，神经网络模型抓住了数据线性增长和波动率逐渐增加的两大趋势，在不做数据转换的前提下，这是经典的时间序列分析模型不容易做到的；但是很可能没有识别出“季节性”的结构特点，因为训练和预测结果和原始数据之间存在“平移错位”。
多层感知机回归结合“窗口法”
前面的例子可以看出，如果仅使用\(X_{t-1}\)来预测\(X_t\)，很难让神经网络模型识别出“季节性”的结构特征，因此有必要尝试增加“窗口”宽度，使用更多的历史数据（包含一个完整的周期）训练模型。
下面将数 create_dataset 中的参数 look_back 设置为 12，用来包含过去 1 年的历史数据，重新训练模型。
look_back <- 12
trainXY <- create_dataset(train, look_back)
testXY <- create_dataset(test, look_back)
model <- keras_model_sequential()
model %>%
layer_dense(
units = 8,
input_shape = c(look_back),
activation = 'relu') %>%
layer_dense(units = 1) %>%
compile(
loss = 'mean_squared_error',
optimizer = 'adam') %>%
fit(
trainXY$dataX,
trainXY$dataY,
epochs = 200,
batch_size = 2,
verbose = 2)
trainScore <- model %>%
evaluate(
trainXY$dataX,
trainXY$dataY,
verbose = 0)
testScore <- model %>%
evaluate(
testXY$dataX,
testXY$dataY,
verbose = 0)
sprintf(
'Train Score: %.2f MSE (%.2f RMSE)',
trainScore,
sqrt(trainScore))
sprintf(
'Test Score: %.2f MSE (%.2f RMSE)',
testScore,
sqrt(testScore))
trainPredict <- model %>%
predict(trainXY$dataX)
testPredict <- model %>%
predict(testXY$dataX)
df <- data.frame(
index = 1:length(dataset),
value = dataset,
type = 'raw') %>%
rbind(
data.frame(
index = 1:length(trainPredict) + look_back,
value = trainPredict,
type = 'train')) %>%
rbind(
data.frame(
index = 1:length(testPredict) + look_back + length(train),
value = testPredict,
type = 'test'))
ggplot(data = df) +
geom_line(
mapping = aes(
x = index,
y = value,
color = type)) +
geom_point(
mapping = aes(
x = index,
y = value,
color = type)) +
geom_vline(
xintercept = length(train) + 0.5) +
theme_economist() +
scale_color_economist()
[1] "Train Score: 157.17 MSE (12.54 RMSE)"
[1] "Test Score: 690.69 MSE (26.28 RMSE)"
图3
新的模型基本上克服了“平移错位”的现象，同时依然能够识别出线性增长和波动率逐渐增加的两大趋势。
改进方向
- 目前对“季节性”的识别是靠增加历史数据实现的，能否从神经网络结构的方向入手。
- 目前的模型中几乎没有用到“特征工程”，如何用特征工程表示数据中存在的主要趋势和结构化特征。
- DNN + ARIMA：一方作为另外一方的“特征工程”手段。
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