代码收藏家 Python深度学习实战案例：LSTM时间序列预测模型及代码讲解
LSTM的变体
只有忘记门的LSTM单元
独立循环(IndRNN)单元
双向RNN结构(LSTM)
运行代码
代码讲解
引言
LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用的循环神经网络（RNN）模型，用于处理序列数据，具有记忆长短期的能力。在时间序列预测中，LSTM既可以多元预测机制又可以作为单元预测机制使用。
作为多元预测机制，LSTM可以处理多个相关变量的历史数据，从而可以预测这些变量的未来值。具体地，我们可以将多个变量的历史数据作为LSTM的输入，将多个变量的未来值作为LSTM的输出。在训练过程中，我们可以使用误差反向传播算法来更新LSTM的参数，从而优化模型的预测性能。
作为单元预测机制，LSTM可以预测单一变量的未来值，例如股票价格、销售量等。在单元时间序列预测中，我们需要对历史数据进行分析，确定趋势、季节性和周期性等因素，并使用这些因素来预测未来的值。LSTM可以通过学习历史数据中的模式和规律，来预测未来的值。
LSTM作为多元预测机制和单元预测机制的优点是可以处理序列数据中的长期依赖关系，从而可以捕捉到数据中的复杂模式和规律。它可以自适应地学习和调整模型参数，从而提高模型的预测性能和泛化能力。
总的来说，LSTM作为多元预测机制和单元预测机制的应用广泛，可以用于预测股票价格、气象数据、交通流量等多个领域的数据。
(文末有复制粘贴即可运行的代码)
LSTM的预测效果图
这里先给大家展示一下LSTM的预测效果图(这里的预测指的是预测未知的数据并不是在测试集或者验证集上的预测)，其中MAE误差为0.15,ME误差为-0.03。
其误差损失图为,其为MAE的误差图
LSTM机制
LSTM（长短期记忆，Long Short-Term Memory）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，属于循环神经网络（RNN）的一种变体,其使用一种类似于搭桥术结构的RNN单元。相对于普通的RNN，LSTM引入了门控机制，能够更有效地处理长期依赖和短期记忆问题，是RNN网络中最常使用的Cell之一。
了解LSTM的结构
LSTM通过刻意的设计来实现学习序列关系的同时，又能够避免长期依赖的问题。它的结构示意图如下所示。
在LSTM的结构示意图中，每一条黑线传输着一整个向量，从一个节点的输出到其他节点的输入。其中“+”号代表着运算操作(如矢量的和)，**而矩形代表着学习到的神经网络层。**汇合在一起的线表示向量的连接，分叉的线表示内容被复制，然后分发到不同的位置。
如果上面的LSTM结构图你看着很难理解,但是其实LSTM的本质就是一个带有tanh激活函数的简单RNN，如下图所示。
LSTM这种结构的原理是引入一个称为细胞状态的连接。这个状态细胞用来存放想要的记忆的东西(对应简单LSTM结构中的h，只不过这里面不再只保存上一次状态了，而是通过网络学习存放那些有用的状态)，同时在加入三个门,分别是。
忘记门:决定什么时候将以前的状态忘记。
输入门：决定什么时候将新的状态加进来。
输出门：决定什么时候需要把状态和输入放在一起输出。
从字面上可以看出，由于三个门的操作，LSTM在状态的更新和状态是否要作为输入，全部交给了神经网络的训练机制来选择。
下面分别来介绍一下三个门的结构和作用。
忘记门
下图所示为忘记门的操作，忘记门决定模型会
作者：普通网友
