Keras實例:簡單神經網絡和LSTM進行時間序列預測

本文的目的是演示人工神經網絡(Artificial Neural Network ,ANN)和長短期記憶循環神經網絡(Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network ,LSTM RNN)工作過程,使您能夠在現實生活中使用它們,並對時間序列數據建立最簡單的ANN和LSTM循環神經網絡。

人工神經網絡(Artificial Neural Network ,ANN)

https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network

長短期記憶循環神經網絡(Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network ,LSTM RNN)

https://en.wikipedia.org/wiki/Long_short-term_memory

數據

CBOE(Chicago Board Options Exchange,芝加哥期權交易所)波動性指數是用來衡量標準普爾500指數期權的一種常用隱含波動率,以其代號VIX(Volatility Index,也稱“恐懼指數”)而聞名。

CBOE(Chicago Board Options Exchange,芝加哥期權交易所)波動性指數

https://en.wikipedia.org/wiki/VIX

芝加哥期權交易所CBOE實時計算出VIX指數後,將其推出。

芝加哥期權交易所

https://en.wikipedia.org/wiki/Chicago_Board_Options_Exchange

可以從這裡(https://ca.finance.yahoo.com/quote/%5Evix/history?ltr=1)下載波動性標準普爾500數據集,時間範圍是:2011年2月11日至2019年2月11日。我的目標是採用ANN和LSTM來預測波動性標準普爾500時間序列。

首先,我們需要導入以下庫:

import pandas as pd

import numpy as np

%matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

from sklearn.metrics import r2_score

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

from keras.callbacks import EarlyStopping

from keras.optimizers import Adam

from keras.layers import LSTM

並將數據加載到Pandas 的dataframe中。

df = pd.read_csv("vix_2011_2019.csv")

我們可以快速瀏覽前幾行。

print(df.head())

Keras實例:簡單神經網絡和LSTM進行時間序列預測

刪除不需要的列,然後將“日期”列轉換為時間數據類型,並將“日期”列設置為索引。

df.drop(['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume'], axis=1, inplace=True)

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

df = df.set_index(['Date'], drop=True)

df.head(10)

Keras實例:簡單神經網絡和LSTM進行時間序列預測

接下來,我們繪製一個時間序列線圖。

plt.figure(figsize=(10, 6))

df['Adj Close'].plot();

Keras實例:簡單神經網絡和LSTM進行時間序列預測

可以看出,“Adj close”數據相當不穩定,既沒有上升趨勢,也沒有下降趨勢。

按日期“2018–01–01”將數據拆分為訓練集和測試集,即在此日期之前的數據是訓練數據,此之後的數據是測試數據,我們再次將其可視化。

split_date = pd.Timestamp('2018-01-01')

df = df['Adj Close']

train = df.loc[:split_date]

test = df.loc[split_date:]

plt.figure(figsize=(10, 6))

ax = train.plot()

test.plot(ax=ax)

plt.legend(['train', 'test']);

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我們將訓練和測試數據縮放為[-1,1]。

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))

train_sc = scaler.fit_transform(train)

test_sc = scaler.transform(test)

獲取訓練和測試數據。

X_train = train_sc[:-1]

y_train = train_sc[1:]

X_test = test_sc[:-1]

y_test = test_sc[1:]


1.簡單人工神經網絡

我們創建一個序列模型。

通過.add()方法添加層。

將“input_dim”參數傳遞到第一層。

激活函數為線性整流函數Relu(Rectified Linear Unit,也稱校正線性單位)。

通過compile方法完成學習過程的配置。

損失函數是mean_squared_error,優化器是Adam。

當監測到loss停止改進時,結束訓練。

patience =2,表示經過數個週期結果依舊沒有改進,此時可以結束訓練。

人工神經網絡的訓練時間為100個週期,每次用1個樣本進行訓練。

nn_model = Sequential()

nn_model.add(Dense(12, input_dim=1, activation='relu'))

nn_model.add(Dense(1))

nn_model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

early_stop = EarlyStopping(monitor='loss', patience=2, verbose=1)

history = nn_model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1, verbose=1, callbacks=[early_stop], shuffle=False)

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我不會把整個輸出結果打印出來,它早在第19個週期就停了下來。

<code>y_pred_test_nn = nn_model.predict(X_test)

y_train_pred_nn = nn_model.predict(X_train)

print("The R2 score on the Train set is:\\t{:0.3f}".format(r2_score(y_train, y_train_pred_nn)))

print("The R2 score on the Test set is:\\t{:0.3f}".format(r2_score(y_test, y_pred_test_nn)))/<code>
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2.LSTM

LSTM網絡的構建和模型編譯和人工神經網絡相似。

LSTM有一個可見層,它有1個輸入。

隱藏層有7個LSTM神經元。

輸出層進行單值預測。

LSTM神經元使用Relu函數進行激活。

LSTM的訓練時間為100個週期,每次用1個樣本進行訓練。

lstm_model = Sequential()

lstm_model.add(LSTM(7, input_shape=(1, X_train_lmse.shape[1]), activation='relu', kernel_initializer='lecun_uniform', return_sequences=False))

lstm_model.add(Dense(1))

lstm_model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

early_stop = EarlyStopping(monitor='loss', patience=2, verbose=1)

history_lstm_model = lstm_model.fit(X_train_lmse, y_train, epochs=100, batch_size=1, verbose=1, shuffle=False, callbacks=[early_stop])

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訓練早在第10個週期就停了下來。

y_pred_test_lstm = lstm_model.predict(X_test_lmse)

y_train_pred_lstm = lstm_model.predict(X_train_lmse)

print("The R2 score on the Train set is:t{:0.3f}".format(r2_score(y_train, y_train_pred_lstm)))

print("The R2 score on the Test set is:t{:0.3f}".format(r2_score(y_test, y_pred_test_lstm)))

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訓練和測試R^2均優於人工神經網絡模型。


3.比較模型

我們比較了兩種模型的測試MSE

nn_test_mse = nn_model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=1)

lstm_test_mse = lstm_model.evaluate(X_test_lmse, y_test, batch_size=1)

print('NN: %f'%nn_test_mse)

print('LSTM: %f'%lstm_test_mse)

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4.進行預測

nn_y_pred_test = nn_model.predict(X_test)

lstm_y_pred_test = lstm_model.predict(X_test_lmse)

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.plot(y_test, label='True')

plt.plot(y_pred_test_nn, label='NN')

plt.title("NN's Prediction")

plt.xlabel('Observation')

plt.ylabel('Adj Close Scaled')

plt.legend()

plt.show();

Keras實例:簡單神經網絡和LSTM進行時間序列預測

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.plot(y_test, label='True')

plt.plot(y_pred_test_lstm, label='LSTM')

plt.title("LSTM's Prediction")

plt.xlabel('Observation')

plt.ylabel('Adj Close scaled')

plt.legend()

plt.show();

Keras實例:簡單神經網絡和LSTM進行時間序列預測

就是這樣!在這篇文章中,我們發現瞭如何採用python語言基於Keras深度學習網絡框架,開發用於時間序列預測的人工神經網絡和LSTM循環神經網絡,以及如何利用它們更好地預測時間序列數據。


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