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、ECS 服务配置 Dockerfile 确保监听 80 端口 EXPOSE 80 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]或 EXPOSE 80 CMD ["python3", "-m", "http.server", "80"]任务定义(Task Definition&…...
智慧医疗能源事业线深度画像分析(上)
引言 医疗行业作为现代社会的关键基础设施,其能源消耗与环境影响正日益受到关注。随着全球"双碳"目标的推进和可持续发展理念的深入,智慧医疗能源事业线应运而生,致力于通过创新技术与管理方案,重构医疗领域的能源使用模式。这一事业线融合了能源管理、可持续发…...
质量体系的重要
质量体系是为确保产品、服务或过程质量满足规定要求,由相互关联的要素构成的有机整体。其核心内容可归纳为以下五个方面: 🏛️ 一、组织架构与职责 质量体系明确组织内各部门、岗位的职责与权限,形成层级清晰的管理网络…...
【AI学习】三、AI算法中的向量
在人工智能(AI)算法中,向量(Vector)是一种将现实世界中的数据(如图像、文本、音频等)转化为计算机可处理的数值型特征表示的工具。它是连接人类认知(如语义、视觉特征)与…...
C# 类和继承(抽象类)
抽象类 抽象类是指设计为被继承的类。抽象类只能被用作其他类的基类。 不能创建抽象类的实例。抽象类使用abstract修饰符声明。 抽象类可以包含抽象成员或普通的非抽象成员。抽象类的成员可以是抽象成员和普通带 实现的成员的任意组合。抽象类自己可以派生自另一个抽象类。例…...
零基础在实践中学习网络安全-皮卡丘靶场(第九期-Unsafe Fileupload模块)(yakit方式)
本期内容并不是很难,相信大家会学的很愉快,当然对于有后端基础的朋友来说,本期内容更加容易了解,当然没有基础的也别担心,本期内容会详细解释有关内容 本期用到的软件:yakit(因为经过之前好多期…...
算法:模拟
1.替换所有的问号 1576. 替换所有的问号 - 力扣(LeetCode) 遍历字符串:通过外层循环逐一检查每个字符。遇到 ? 时处理: 内层循环遍历小写字母(a 到 z)。对每个字母检查是否满足: 与…...
C++.OpenGL (20/64)混合(Blending)
混合(Blending) 透明效果核心原理 #mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e .error-text{fill…...
认识CMake并使用CMake构建自己的第一个项目
1.CMake的作用和优势 跨平台支持:CMake支持多种操作系统和编译器,使用同一份构建配置可以在不同的环境中使用 简化配置:通过CMakeLists.txt文件,用户可以定义项目结构、依赖项、编译选项等,无需手动编写复杂的构建脚本…...
保姆级【快数学会Android端“动画“】+ 实现补间动画和逐帧动画!!!
目录 补间动画 1.创建资源文件夹 2.设置文件夹类型 3.创建.xml文件 4.样式设计 5.动画设置 6.动画的实现 内容拓展 7.在原基础上继续添加.xml文件 8.xml代码编写 (1)rotate_anim (2)scale_anim (3)translate_anim 9.MainActivity.java代码汇总 10.效果展示 逐帧…...
