lstm预测
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import math
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.layers import LSTM,Activation,Dense,Dropout# 时间序列数据转换为监督学习的格式
def creatXY(dataset,step):dataX,dataY=[],[]for i in range(len(dataset)-step):a =dataset[i:(i+step),0:dataset.shape[1]]dataX.append(a)b =dataset[i+step,0:dataset.shape[1]]dataY.append(b)return np.array(dataX),np.array(dataY)df = pd.read_csv("output.csv")dataset = np.array(df.iloc[:,0:2])
train_size = int(len(dataset)*0.8)dataset_train = dataset[:train_size,:]
dataset_test = dataset[train_size:,:]# print(dataset_train.shape)# (n,2)
# print(dataset_test.shape)# (n,2)
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
dataset_train_scaled = scaler.fit_transform(dataset_train)
dataset_test_scaled = scaler.transform(dataset_test)step = 10
trainX,trainY = creatXY(dataset_train_scaled,step)
testX,testY = creatXY(dataset_test_scaled,step)
# #input格式为:[样本数,step数,特征数]
trainX_input = np.reshape(trainX,(len(trainX),step,2))
testX_input = np.reshape(testX,(len(testX),step,2))#
#
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(LSTM(48,return_sequences=True,input_shape=(step,2)))
model.add(LSTM(96,return_sequences=True,input_shape=(step,2)))
model.add(LSTM(48,input_shape=[step,2]))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(2))#全连接层
model.compile(loss='mse',optimizer='adam')
model.fit(trainX_input,trainY,batch_size=200,epochs=500)predict_train = model.predict(trainX_input)
predict_test = model.predict(testX_input)result0 = scaler.inverse_transform(predict_train)
result1 = scaler.inverse_transform(predict_test)x0,y0 = result0[:,0],result0[:,1]
x1,y1 = result1[:,0],result1[:,1]
plt.plot(x0,y0,c='r')
plt.plot(x1,y1,c='r')
x = dataset[:,0]
y = dataset[:,1]
plt.plot(x,y)
plt.show()
output.csv:
x,y,thta 0.0,0.0,0.0 0.5,9.5,0.5 1.0,13.4,1.0 1.5,16.4,1.5 2.0,18.9,2.0 2.5,21.1,2.5 3.0,23.0,3.0 3.5,24.9,3.5 4.0,26.5,4.0 4.5,28.1,4.5 5.0,29.6,5.0 5.5,31.0,5.5 6.0,32.3,6.0 6.5,33.6,6.5 7.0,34.8,7.0 7.5,36.0,7.5 8.0,37.1,8.0 8.5,38.2,8.5 9.0,39.2,9.0 9.5,40.2,9.5 10.0,41.2,10.0 10.5,42.2,10.5 11.0,43.1,11.0 11.5,44.0,11.5 12.0,44.9,12.0 12.5,45.8,12.5 13.0,46.6,13.0 13.5,47.4,13.5 14.0,48.2,14.0 14.5,49.0,14.5 15.0,49.7,15.0 15.5,50.5,15.5 16.0,51.2,16.0 16.5,51.9,16.5 17.0,52.6,17.0 17.5,53.3,17.5 18.0,54.0,18.0 18.5,54.7,18.5 19.0,55.3,19.0 19.5,55.9,19.5 20.0,56.6,20.0 20.5,57.2,20.5 21.0,57.8,21.0 21.5,58.4,21.5 22.0,59.0,22.0 22.5,59.5,22.5 23.0,60.1,23.0 23.5,60.6,23.5 24.0,61.2,24.0 24.5,61.7,24.5 25.0,62.2,25.0 25.5,62.8,25.5 26.0,63.3,26.0 26.5,63.8,26.5 27.0,64.3,27.0 27.5,64.8,27.5 28.0,65.2,28.0 28.5,65.7,28.5 29.0,66.2,29.0 29.5,66.6,29.5 30.0,67.1,30.0 30.5,67.5,30.5 31.0,68.0,31.0 31.5,68.4,31.5 32.0,68.8,32.0 32.5,69.2,32.5 33.0,69.6,33.0 33.5,70.1,33.5 34.0,70.5,34.0 34.5,70.9,34.5 35.0,71.2,35.0 35.5,71.6,35.5 36.0,72.0,36.0 36.5,72.4,36.5 37.0,72.7,37.0 37.5,73.1,37.5 38.0,73.5,38.0 38.5,73.8,38.5 39.0,74.2,39.0 39.5,74.5,39.5 40.0,74.8,40.0 40.5,75.2,40.5 41.0,75.5,41.0 41.5,75.8,41.5 42.0,76.1,42.0 42.5,76.4,42.5 43.0,76.8,43.0 43.5,77.1,43.5 44.0,77.4,44.0 44.5,77.7,44.5 45.0,77.9,45.0 45.5,78.2,45.5 46.0,78.5,46.0 46.5,78.8,46.5 47.0,79.1,47.0 47.5,79.3,47.5 48.0,79.6,48.0 48.5,79.9,48.5 49.0,80.1,49.0 49.5,80.4,49.5 50.0,80.6,50.0 50.5,80.9,50.5 51.0,81.1,51.0 51.5,81.3,51.5 52.0,81.6,52.0 52.5,81.8,52.5 53.0,82.0,53.0 53.5,82.3,53.5 54.0,82.5,54.0 54.5,82.7,54.5 55.0,82.9,55.0 55.5,83.1,55.5 56.0,83.3,56.0 56.5,83.5,56.5 57.0,83.7,57.0 57.5,83.9,57.5 58.0,84.1,58.0 58.5,84.3,58.5 59.0,84.5,59.0 59.5,84.7,59.5 60.0,84.9,60.0 60.5,85.0,60.5 61.0,85.2,61.0 61.5,85.4,61.5 62.0,85.5,62.0 62.5,85.7,62.5 63.0,85.9,63.0 63.5,86.0,63.5 64.0,86.2,64.0 64.5,86.3,64.5 65.0,86.5,65.0 65.5,86.6,65.5 66.0,86.7,66.0 66.5,86.9,66.5 67.0,87.0,67.0 67.5,87.1,67.5 68.0,87.3,68.0 68.5,87.4,68.5 69.0,87.5,69.0 69.5,87.6,69.5 70.0,87.7,70.0 70.5,87.9,70.5 71.0,88.0,71.0 71.5,88.1,71.5 72.0,88.2,72.0 72.5,88.3,72.5 73.0,88.4,73.0 73.5,88.5,73.5 74.0,88.6,74.0 74.5,88.7,74.5 75.0,88.7,75.0 75.5,88.8,75.5 76.0,88.9,76.0 76.5,89.0,76.5 77.0,89.1,77.0 77.5,89.1,77.5 78.0,89.2,78.0 78.5,89.3,78.5 79.0,89.3,79.0 79.5,89.4,79.5 80.0,89.4,80.0 80.5,89.5,80.5 81.0,89.5,81.0 81.5,89.6,81.5 82.0,89.6,82.0 82.5,89.7,82.5 83.0,89.7,83.0 83.5,89.8,83.5 84.0,89.8,84.0 84.5,89.8,84.5 85.0,89.9,85.0 85.5,89.9,85.5 86.0,89.9,86.0 86.5,89.9,86.5 87.0,89.9,87.0 87.5,90.0,87.5 88.0,90.0,88.0 88.5,90.0,88.5 89.0,90.0,89.0 89.5,90.0,89.5 90.0,90.0,90.0 90.5,90.0,90.5 91.0,90.0,91.0 91.5,90.0,91.5 92.0,90.0,92.0 92.5,90.0,92.5 93.0,89.9,93.0 93.5,89.9,93.5 94.0,89.9,94.0 94.5,89.9,94.5 95.0,89.9,95.0 95.5,89.8,95.5 96.0,89.8,96.0 96.5,89.8,96.5 97.0,89.7,97.0 97.5,89.7,97.5 98.0,89.6,98.0 98.5,89.6,98.5 99.0,89.5,99.0 99.5,89.5,99.5 100.0,89.4,100.0 100.5,89.4,100.5 101.0,89.3,101.0 101.5,89.3,101.5 102.0,89.2,102.0 102.5,89.1,102.5 103.0,89.1,103.0 103.5,89.0,103.5 104.0,88.9,104.0 104.5,88.8,104.5 105.0,88.7,105.0 105.5,88.7,105.5 106.0,88.6,106.0 106.5,88.5,106.5 107.0,88.4,107.0 107.5,88.3,107.5 108.0,88.2,108.0 108.5,88.1,108.5 109.0,88.0,109.0 109.5,87.9,109.5 110.0,87.7,110.0 110.5,87.6,110.5 111.0,87.5,111.0 111.5,87.4,111.5 112.0,87.3,112.0 112.5,87.1,112.5 113.0,87.0,113.0 113.5,86.9,113.5 114.0,86.7,114.0 114.5,86.6,114.5 115.0,86.5,115.0 115.5,86.3,115.5 116.0,86.2,116.0 116.5,86.0,116.5 117.0,85.9,117.0 117.5,85.7,117.5 118.0,85.5,118.0 118.5,85.4,118.5 119.0,85.2,119.0 119.5,85.0,119.5 120.0,84.9,120.0 120.5,84.7,120.5 121.0,84.5,121.0 121.5,84.3,121.5 122.0,84.1,122.0 122.5,83.9,122.5 123.0,83.7,123.0 123.5,83.5,123.5 124.0,83.3,124.0 124.5,83.1,124.5 125.0,82.9,125.0 125.5,82.7,125.5 126.0,82.5,126.0 126.5,82.3,126.5 127.0,82.0,127.0 127.5,81.8,127.5 128.0,81.6,128.0 128.5,81.3,128.5 129.0,81.1,129.0 129.5,80.9,129.5 130.0,80.6,130.0 130.5,80.4,130.5 131.0,80.1,131.0 131.5,79.9,131.5 132.0,79.6,132.0 132.5,79.3,132.5 133.0,79.1,133.0 133.5,78.8,133.5 134.0,78.5,134.0 134.5,78.2,134.5 135.0,77.9,135.0 135.5,77.7,135.5 136.0,77.4,136.0 136.5,77.1,136.5 137.0,76.8,137.0 137.5,76.4,137.5 138.0,76.1,138.0 138.5,75.8,138.5 139.0,75.5,139.0 139.5,75.2,139.5 140.0,74.8,140.0 140.5,74.5,140.5 141.0,74.2,141.0 141.5,73.8,141.5 142.0,73.5,142.0 142.5,73.1,142.5 143.0,72.7,143.0 143.5,72.4,143.5 144.0,72.0,144.0 144.5,71.6,144.5 145.0,71.2,145.0 145.5,70.9,145.5 146.0,70.5,146.0 146.5,70.1,146.5 147.0,69.6,147.0 147.5,69.2,147.5 148.0,68.8,148.0 148.5,68.4,148.5 149.0,68.0,149.0 149.5,67.5,149.5 150.0,67.1,150.0 150.5,66.6,150.5 151.0,66.2,151.0 151.5,65.7,151.5 152.0,65.2,152.0 152.5,64.8,152.5 153.0,64.3,153.0 153.5,63.8,153.5 154.0,63.3,154.0 154.5,62.8,154.5 155.0,62.2,155.0 155.5,61.7,155.5 156.0,61.2,156.0 156.5,60.6,156.5 157.0,60.1,157.0 157.5,59.5,157.5 158.0,59.0,158.0 158.5,58.4,158.5 159.0,57.8,159.0 159.5,57.2,159.5 160.0,56.6,160.0 160.5,55.9,160.5 161.0,55.3,161.0 161.5,54.7,161.5 162.0,54.0,162.0 162.5,53.3,162.5 163.0,52.6,163.0 163.5,51.9,163.5 164.0,51.2,164.0 164.5,50.5,164.5 165.0,49.7,165.0 165.5,49.0,165.5 166.0,48.2,166.0 166.5,47.4,166.5 167.0,46.6,167.0 167.5,45.8,167.5 168.0,44.9,168.0 168.5,44.0,168.5 169.0,43.1,169.0 169.5,42.2,169.5 170.0,41.2,170.0 170.5,40.2,170.5 171.0,39.2,171.0 171.5,38.2,171.5 172.0,37.1,172.0 172.5,36.0,172.5 173.0,34.8,173.0 173.5,33.6,173.5 174.0,32.3,174.0 174.5,31.0,174.5 175.0,29.6,175.0 175.5,28.1,175.5 176.0,26.5,176.0 176.5,24.9,176.5 177.0,23.0,177.0 177.5,21.1,177.5 178.0,18.9,178.0 178.5,16.4,178.5 179.0,13.4,179.0 179.5,9.5,179.5 180.0,0.0,180.0
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一、nginx的作用 1.可做高性能的web服务器 直接处理静态资源(HTML/CSS/图片等),响应速度远超传统服务器类似apache支持高并发连接 2.反向代理服务器 隐藏后端服务器IP地址,提高安全性 3.负载均衡服务器 支持多种策略分发流量…...
STM32+rt-thread判断是否联网
一、根据NETDEV_FLAG_INTERNET_UP位判断 static bool is_conncected(void) {struct netdev *dev RT_NULL;dev netdev_get_first_by_flags(NETDEV_FLAG_INTERNET_UP);if (dev RT_NULL){printf("wait netdev internet up...");return false;}else{printf("loc…...
反射获取方法和属性
Java反射获取方法 在Java中,反射(Reflection)是一种强大的机制,允许程序在运行时访问和操作类的内部属性和方法。通过反射,可以动态地创建对象、调用方法、改变属性值,这在很多Java框架中如Spring和Hiberna…...
前端开发面试题总结-JavaScript篇(一)
文章目录 JavaScript高频问答一、作用域与闭包1.什么是闭包(Closure)?闭包有什么应用场景和潜在问题?2.解释 JavaScript 的作用域链(Scope Chain) 二、原型与继承3.原型链是什么?如何实现继承&a…...
大数据学习(132)-HIve数据分析
🍋🍋大数据学习🍋🍋 🔥系列专栏: 👑哲学语录: 用力所能及,改变世界。 💖如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞👍收藏⭐️留言Ǵ…...
华为OD机考-机房布局
import java.util.*;public class DemoTest5 {public static void main(String[] args) {Scanner in new Scanner(System.in);// 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别while (in.hasNextLine()) { // 注意 while 处理多个 caseSystem.out.println(solve(in.nextLine()));}}priv…...
日常一水C
多态 言简意赅:就是一个对象面对同一事件时做出的不同反应 而之前的继承中说过,当子类和父类的函数名相同时,会隐藏父类的同名函数转而调用子类的同名函数,如果要调用父类的同名函数,那么就需要对父类进行引用&#…...
掌握 HTTP 请求:理解 cURL GET 语法
cURL 是一个强大的命令行工具,用于发送 HTTP 请求和与 Web 服务器交互。在 Web 开发和测试中,cURL 经常用于发送 GET 请求来获取服务器资源。本文将详细介绍 cURL GET 请求的语法和使用方法。 一、cURL 基本概念 cURL 是 "Client URL" 的缩写…...
客户案例 | 短视频点播企业海外视频加速与成本优化:MediaPackage+Cloudfront 技术重构实践
01技术背景与业务挑战 某短视频点播企业深耕国内用户市场,但其后台应用系统部署于东南亚印尼 IDC 机房。 随着业务规模扩大,传统架构已较难满足当前企业发展的需求,企业面临着三重挑战: ① 业务:国内用户访问海外服…...
云原生安全实战:API网关Envoy的鉴权与限流详解
🔥「炎码工坊」技术弹药已装填! 点击关注 → 解锁工业级干货【工具实测|项目避坑|源码燃烧指南】 一、基础概念 1. API网关 作为微服务架构的统一入口,负责路由转发、安全控制、流量管理等核心功能。 2. Envoy 由Lyft开源的高性能云原生…...
