GNN時間序列預(yù)測Python代碼

GNN時間序列預(yù)測Python代碼

GNN（GraphNeuralNetwork）是一種基于圖結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以處理非歐幾里得空間的數(shù)據(jù)，并且能夠捕捉數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系。在時間序列預(yù)測中，GNN可以將時間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖結(jié)構(gòu)，并利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行預(yù)測。下面我們將介紹如何使用Python實現(xiàn)GNN時間序列預(yù)測。

首先，需要安裝以下依賴庫：

-PyTorch

-DGL（DeepGraphLibrary）

-NumPy

-Pandas

-Matplotlib

接下來，我們將使用一個示例數(shù)據(jù)集來進行時間序列預(yù)測。該數(shù)據(jù)集包含了2019年1月到2020年12月每個月的全球溫度變化情況。我們將使用前12個月的數(shù)據(jù)作為輸入，預(yù)測第13個月的溫度變化。

首先，我們需要讀取數(shù)據(jù)集并進行預(yù)處理。代碼如下：

```python

importpandasaspd

importnumpyasnp

#讀取數(shù)據(jù)集

data=pd.read_csv('global_temperature.csv')

#將日期轉(zhuǎn)換為時間戳

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

data.set_index('Date',inplace=True)

#將每個月的平均溫度作為節(jié)點特征

features=[]

foriinrange(12,len(data)):

features.append(data.iloc[i-12:i]['Mean'].values)

features=np.array(features)

#將溫度變化作為邊權(quán)重

weights=[]

foriinrange(12,len(data)):

w=np.abs(data.iloc[i]['Mean']-data.iloc[i-1]['Mean'])

weights.append(w)

weights=np.array(weights)

#構(gòu)建圖

importdgl

g=dgl.DGLGraph()

g.add_nodes(features.shape[1])

foriinrange(features.shape[0]):

g.add_edge(i,i+1)

g.edata['w']=weights[i]

```

上述代碼中，我們首先讀取了數(shù)據(jù)集，并將日期轉(zhuǎn)換為時間戳。然后，我們將每個月的平均溫度作為節(jié)點特征，并將溫度變化作為邊權(quán)重。最后，我們使用DGL庫構(gòu)建了一個有向圖，其中每個節(jié)點表示一個月的平均溫度，每條邊表示兩個相鄰月份之間的溫度變化。

接下來，我們需要定義GNN模型。在這里，我們使用了一個簡單的GNN模型——GCN（GraphConvolutionalNetwork）。代碼如下：

```python

importtorch

importtorch.nnasnn

importdgl.functionasfn

classGCN(nn.Module):

def__init__(self,in_feats,hidden_feats,out_feats):

super(GCN,self).__init__()

self.conv1=nn.Conv1d(in_channels=in_feats,

out_channels=hidden_feats,

kernel_size=3,

padding=1)

self.conv2=nn.Conv1d(in_channels=hidden_feats,

out_channels=out_feats,

kernel_size=3,

padding=1)

defforward(self,g,x):

h=self.conv1(x.transpose(1,2))

h=h.relu()

h=self.conv2(h)

g.ndata['h']=h.transpose(1,2)

g.update_all(fn.u_mul_e('h','w','m'),fn.sum('m','h'))

returng.ndata.pop('h')

```

上述代碼中，我們定義了一個包含兩個卷積層的GCN模型。在forward函數(shù)中，我們首先將輸入張量x轉(zhuǎn)置為(batch_size,num_nodes,num_features)，然后通過第一個卷積層和ReLU激活函數(shù)得到中間特征張量h。接著，我們通過第二個卷積層得到輸出張量h，并將其作為節(jié)點特征更新到圖中。最后，我們使用DGL庫的update_all函數(shù)對圖進行消息傳遞和匯聚操作，并返回更新后的節(jié)點特征。

接下來，我們需要定義訓(xùn)練過程。在這里，我們采用均方誤差（MSE）作為損失函數(shù)，并使用Adam優(yōu)化器進行參數(shù)優(yōu)化。代碼如下：

```python

#定義模型、損失函數(shù)和優(yōu)化器

model=GCN(in_feats=12,hidden_feats=16,out_feats=1)

criterion=nn.MSELoss()

optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01)

#劃分訓(xùn)練集和測試集

train_size=int(len(features)*0.8)

train_features=features[:train_size]

train_weights=weights[:train_size]

test_features=features[train_size:]

test_weights=weights[train_size:]

#開始訓(xùn)練

forepochinrange(100):

#計算訓(xùn)練集損失

model.train()

train_pred=model(g,torch.FloatTensor(train_features)).squeeze()

train_loss=criterion(train_pred,torch.FloatTensor(train_weights))

#計算測試集損失

model.eval()

test_pred=model(g,torch.FloatTensor(test_features)).squeeze()

test_loss=criterion(test_pred,torch.FloatTensor(test_weights))

#反向傳播和參數(shù)更新

optimizer.zero_grad()

train_loss.backward()

optimizer.step()

#打印訓(xùn)練過程中的損失值

print('Epoch{:03d},TrainLoss:{:.4f},TestLoss:{:.4f}'.format(epoch+1,train_loss.item(),test_loss.item()))

```

上述代碼中，我們首先定義了模型、損失函數(shù)和優(yōu)化器。然后，我們將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，并開始進行100個epoch的訓(xùn)練。在每個epoch中，我們首先計算訓(xùn)練集的損失值，并使用反向傳播和Adam優(yōu)化器進行參數(shù)更新。然后，我們計算測試集的損失值，并打印出訓(xùn)練過程中的損失值。

最后，我們可以使用已經(jīng)訓(xùn)練好的模型對未來一個月的溫度變化進行預(yù)測。代碼如下：

```python

#對未來一個月的溫度變化進行預(yù)測

future_features=np.array([data.iloc[-11:-1]['Mean'].values])

future_pred=model(g,torch.FloatTensor(future_features)).item()

print('Predictedtemperaturechangefornextmonth:{:.2f}'.format(future_pred))

```

上述代碼中，我們首先將最