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分析師：Yuanxiang Meng

在金融市場的項目中，黃金價格的復(fù)雜性讓傳統(tǒng)預(yù)測方法難以施展拳腳。我們引入貝葉斯優(yōu)化長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BO-LSTM），通過對數(shù)據(jù)的深度探索與預(yù)處理，結(jié)合超參數(shù)優(yōu)化，大幅提升了預(yù)測準(zhǔn)確率，為投資者提供了更可靠的決策依據(jù)。而在能源領(lǐng)域的項目里，我們基于 PyTorch 構(gòu)建貝葉斯 LSTM 模型，利用蒙特卡羅 dropout 實現(xiàn)不確定性量化，讓能耗預(yù)測不僅有了精準(zhǔn)的數(shù)值，更附帶了可靠的置信區(qū)間，為能源調(diào)度等工作提供了豐富的決策參考。

這兩個項目的實踐成果，不僅是技術(shù)應(yīng)用的創(chuàng)新，更是數(shù)據(jù)科學(xué)方法論在不同領(lǐng)域的成功驗證。如今，BO-LSTM能耗預(yù)測專題項目文件已分享在交流社群，閱讀原文進(jìn)群和 500 + 行業(yè)人士共同交流和成長，期待與更多數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的同行，共同探討時間序列預(yù)測的前沿技術(shù)與應(yīng)用場景，解鎖數(shù)據(jù)背后的無限可能。

貝葉斯優(yōu)化長短期記憶網(wǎng)絡(luò)BO-LSTM的黃金收盤價預(yù)測研究

本研究聚焦黃金收盤價預(yù)測難題，創(chuàng)新性地融合貝葉斯優(yōu)化算法（BO）與長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM），構(gòu)建 BO-LSTM 預(yù)測模型。通過綜合運(yùn)用 SPSSRPO、MATLAB 等工具編程實現(xiàn)，精準(zhǔn)預(yù)測未來四個月黃金收盤價走勢，并對模型性能進(jìn)行全面評估分析。研究特色在于深度數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)，從方法闡釋、編程實現(xiàn)到靈敏度分析，全方位展現(xiàn)研究過程與成果，為黃金市場預(yù)測提供科學(xué)依據(jù)與新路徑。

在金融市場中，黃金作為重要的避險資產(chǎn)和投資標(biāo)的，其價格波動備受關(guān)注。準(zhǔn)確預(yù)測黃金收盤價，對投資者決策、風(fēng)險管理及市場趨勢判斷意義重大。傳統(tǒng)預(yù)測方法在處理黃金價格這種具有復(fù)雜非線性、時序依賴特性的數(shù)據(jù)時，往往存在局限性。長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）憑借其在處理時間序列數(shù)據(jù)上的優(yōu)勢，成為金融預(yù)測領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。然而，LSTM 模型的性能高度依賴超參數(shù)設(shè)置。貝葉斯優(yōu)化算法（BO）能夠通過高斯過程求解目標(biāo)函數(shù)后驗概率分布，高效搜索最優(yōu)超參數(shù)組合。本研究將 BO 與 LSTM 結(jié)合，旨在提升黃金收盤價預(yù)測的準(zhǔn)確性與可靠性。

Python貝葉斯優(yōu)化長短期記憶網(wǎng)絡(luò)BO-LSTM的能耗預(yù)測可視化|附數(shù)據(jù)代碼

本文介紹了如何使用PyTorch實現(xiàn)近似貝葉斯遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于能耗預(yù)測。通過使用蒙特卡羅 dropout 近似貝葉斯推理，使模型的預(yù)測具有明確的不確定性和置信區(qū)間。文中使用了特定的能耗數(shù)據(jù)集，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、構(gòu)建模型、訓(xùn)練及評估，展示了貝葉斯LSTM在能耗預(yù)測任務(wù)中的應(yīng)用及效果，并分析了其不確定性量化的方法及存在的問題。

一、引言

在能耗預(yù)測等關(guān)鍵應(yīng)用中，不僅需要準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果，還需要對預(yù)測的不確定性進(jìn)行量化，以便更好地做出決策。貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對模型參數(shù)的概率分布進(jìn)行建模，能夠提供預(yù)測的不確定性信息，從而滿足這類應(yīng)用的需求。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）作為一種強(qiáng)大的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，適合處理時間序列數(shù)據(jù)。本文將貝葉斯方法與LSTM相結(jié)合，使用PyTorch框架實現(xiàn)了一個用于能耗預(yù)測的貝葉斯LSTM模型。

二、數(shù)據(jù)預(yù)處理

我們使用了一個能耗數(shù)據(jù)集，為了簡化和加快運(yùn)行速度，只選取了時間相關(guān)和自回歸相關(guān)的特征，包括日期時間（每10分鐘采樣一次）、能耗（對應(yīng)10分鐘時間戳的瓦時）、星期幾（星期一對應(yīng)0）、一天中的小時數(shù)。
AI提示詞：讀取能耗數(shù)據(jù)集，將日期列轉(zhuǎn)換為日期時間格式，并提取出月份、日期、星期幾和小時數(shù)等信息，然后選取指定的列作為有效數(shù)據(jù)。

scss
代碼解讀
復(fù)制代碼
import pandas as pd
# day_of_week=0 對應(yīng)星期一
energy_df['day_of_week'] = energy_df['date'].dt.dayofweek.astype(int)
energy_df['hour_of_day'] = energy_df['date'].dt.hour.astype(int)
selected_co

為了進(jìn)行更有意義的分析，對數(shù)據(jù)集進(jìn)行以下轉(zhuǎn)換：

1. 以每小時的頻率重新采樣。
2. 對目標(biāo)變量（能耗）進(jìn)行對數(shù)變換，以減輕指數(shù)效應(yīng)。
3. 僅使用星期幾、一天中的小時數(shù)和之前的能耗值作為特征。
   AI提示詞：將數(shù)據(jù)集的索引設(shè)置為日期時間，以每小時的頻率重新采樣并計算均值，添加新列存儲對數(shù)變換后的能耗值，選取特征列和目標(biāo)列，并為了可視化和展示，僅保留前150小時的數(shù)據(jù)。

ini
代碼解讀
復(fù)制代碼
feature_columns = datetime_columns + ['log_energy_consumption']
# 為了可視化和展示的清晰性，僅考慮前150小時的數(shù)據(jù)
resample_df = resample_df[feature_columns]

使用plotly.express繪制能耗隨時間變化的折線圖，展示不同星期幾的對數(shù)能耗情況。
AI提示詞：從重新采樣后的數(shù)據(jù)中選取前150小時的數(shù)據(jù)，添加星期幾的名稱列，使用plotly.express繪制折線圖，以日期為x軸，對數(shù)能耗為y軸，按星期幾進(jìn)行顏色區(qū)分。

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【視頻】Python用LSTM長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對不穩(wěn)定降雨量時間序列進(jìn)行預(yù)測分析|數(shù)據(jù)分享

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三、準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)

使用滑動窗口的方法，每個窗口包含10個數(shù)據(jù)點(diǎn)（相當(dāng)于10小時），用于預(yù)測下一個數(shù)據(jù)點(diǎn)。對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行Min-Max縮放，以幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂。
AI提示詞：定義創(chuàng)建滑動窗口數(shù)據(jù)的函數(shù)，根據(jù)給定的訓(xùn)練集比例劃分訓(xùn)練集和測試集，對特征和目標(biāo)值分別進(jìn)行Min-Max縮放，然后使用滑動窗口函數(shù)創(chuàng)建訓(xùn)練和測試的特征及目標(biāo)數(shù)據(jù)。

四、定義貝葉斯LSTM架構(gòu)

模型架構(gòu)包括編碼器-解碼器階段和預(yù)測器階段：

1. 編碼器-解碼器階段
   ：一個單向LSTM，有2個堆疊層和128個隱藏單元作為編碼層，構(gòu)建固定維度的嵌入狀態(tài)；另一個單向LSTM，有2個堆疊層和32個隱藏單元作為解碼層，用于產(chǎn)生未來步驟的預(yù)測。在兩個LSTM層的訓(xùn)練和推理過程中都應(yīng)用dropout。
2. 預(yù)測器階段
   ：一個全連接輸出層，有1個輸出，用于預(yù)測目標(biāo)變量的值。
   AI提示詞：定義貝葉斯LSTM類，初始化模型的參數(shù)，包括隱藏層大小、層數(shù)、dropout概率等，定義LSTM層、全連接層和損失函數(shù)，實現(xiàn)前向傳播、初始化隱藏狀態(tài)和計算損失的方法。

五、模型訓(xùn)練

使用ADAM優(yōu)化器和小批量梯度下降（batch_size = 128）訓(xùn)練貝葉斯LSTM，訓(xùn)練150個epoch。模型在數(shù)據(jù)集的前70%上進(jìn)行訓(xùn)練，剩余30%用于測試。
AI提示詞：定義模型訓(xùn)練所需的參數(shù)，包括特征數(shù)量、序列長度、輸出長度、批量大小、訓(xùn)練輪數(shù)和學(xué)習(xí)率等，初始化貝葉斯LSTM模型、損失函數(shù)和優(yōu)化器，進(jìn)行訓(xùn)練循環(huán)，在每個epoch中對每個小批量數(shù)據(jù)進(jìn)行前向傳播、計算損失、反向傳播和優(yōu)化器更新，并打印訓(xùn)練過程中的損失值。

六、模型性能評估

模型在訓(xùn)練集和測試集上都能產(chǎn)生合理準(zhǔn)確和合理的結(jié)果，與其他現(xiàn)有的基于頻率的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法相當(dāng)。通過對預(yù)測值進(jìn)行逆變換，將其轉(zhuǎn)換回原始尺度，并與真實值進(jìn)行比較。
AI提示詞：定義偏移量，對訓(xùn)練集和測試集的預(yù)測值進(jìn)行逆變換，將預(yù)測值和真實值分別存儲在數(shù)據(jù)框中，并添加相應(yīng)的來源標(biāo)簽，然后將這些數(shù)據(jù)框連接起來，使用plotly.express繪制對比折線圖，展示訓(xùn)練集和測試集上預(yù)測值和真實值的對比情況。

七、不確定性量化

貝葉斯LSTM在每個LSTM層后應(yīng)用隨機(jī)dropout，使得模型輸出可以被解釋為目標(biāo)變量后驗分布的隨機(jī)樣本。通過運(yùn)行多次實驗/預(yù)測，可以近似后驗分布的參數(shù)，即均值和方差，從而為每個預(yù)測創(chuàng)建置信區(qū)間。在本示例中，構(gòu)建了99%的置信區(qū)間，其范圍是每個預(yù)測近似均值的三個標(biāo)準(zhǔn)差。
AI提示詞：定義實驗次數(shù)，對測試集進(jìn)行多次預(yù)測，將每次預(yù)測的結(jié)果存儲在數(shù)據(jù)框中，計算預(yù)測值的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，添加到數(shù)據(jù)框中，然后計算置信區(qū)間的上下界，并使用plotly.graph_objects繪制包含真實值、置信區(qū)間上下界的可視化圖形。

css
代碼解讀
復(fù)制代碼
# 使用99%置信區(qū)間邊界
bounds_df['lower_bound'] = test_uncertainty_plot_df['lower_bound']
bounds_df['prediction'] = test_uncertainty_plot_df['log_energy_consumption_mean']
bounds_df['real_value'] = truth_uncertainty_plot_df['log_energy_consumption']

盡管置信區(qū)間覆蓋比例不理想，但貝葉斯LSTM在不確定性量化方面的嘗試，為能耗預(yù)測等應(yīng)用提供了更豐富的決策依據(jù)。例如在電力調(diào)度場景中，調(diào)度人員可結(jié)合預(yù)測值與置信區(qū)間，靈活安排發(fā)電計劃，應(yīng)對可能的能耗波動。

八、研究結(jié)論

從實踐結(jié)果來看，貝葉斯LSTM在能耗預(yù)測任務(wù)中，與傳統(tǒng)基于頻率的模型表現(xiàn)相當(dāng)。其獨(dú)特之處在于通過隨機(jī)dropout機(jī)制，實現(xiàn)了對目標(biāo)變量后驗分布的近似，從而能夠為預(yù)測結(jié)果構(gòu)建置信區(qū)間，提供不確定性信息。這一特性在對風(fēng)險評估和決策可靠性要求較高的領(lǐng)域具有顯著優(yōu)勢。
然而，貝葉斯LSTM也存在局限性。一方面，它僅能處理認(rèn)知模型的不確定性，對數(shù)據(jù)中天然存在的隨機(jī)噪聲等無能為力；另一方面，為構(gòu)建置信區(qū)間，在推理階段需要進(jìn)行多次預(yù)測，這帶來了較高的計算開銷，難以滿足實時性要求較高的應(yīng)用場景。
展望未來，可進(jìn)一步探索如何將貝葉斯LSTM與其他方法結(jié)合，更全面地量化不同類型的不確定性；同時，研究如何優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和計算方法，降低推理階段的計算成本，推動貝葉斯LSTM在實際能耗預(yù)測及更多領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用 。
在整個研究過程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、訓(xùn)練與評估等環(huán)節(jié)緊密相連。通過對能耗數(shù)據(jù)的精心處理，為模型訓(xùn)練奠定了良好基礎(chǔ)；貝葉斯LSTM模型的創(chuàng)新應(yīng)用，讓我們對時間序列預(yù)測有了新的認(rèn)識。盡管模型還存在不足，但此次探索為后續(xù)研究指明了方向，也為解決實際能耗預(yù)測問題提供了新思路和方法。

關(guān)于分析師

在此對 Yuanxiang Meng 對本文所作的貢獻(xiàn)表示誠摯感謝，他畢業(yè)于計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)，熟練掌握 MATLAB，在深度學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域具備扎實的專業(yè)能力。

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