Python基于PyTorch实现多输入多输出进行LSTM循环神经网络回归预测项目实战 - 实践
一个就是说明：这机器学习实战项目（附带材料+代码+文档），如需数据+代码+文档可以直接到文章最后关注 公棕号获取 或者私信获取。
1.项目背景
在智能预测与时间序列分析领域，许多实际困难需同时预测多个相互关联的连续目标变量，如电力负荷与电价联合预测、多站点气象要素同步预报、金融资产多指标回归等。这类任务具有强时序依赖性和多输出耦合特性，传统静态模型难以有效建模。本计划基于Python与PyTorch框架，构建多输入多输出的LSTM（长短期记忆）循环神经网络回归模型，利用其对长期依赖关系的捕捉能力，实现对多维时间序列的协同预测。项目涵盖时序数据构造、特征标准化、LSTM网络设计、多目标损失优化及结果评估，旨在掌握深度学习在复杂时序回归场景中的实战应用，为工业、金融、环境等领域的智能决策提供技术支撑。
本项目经过Python基于PyTorch实现多输入多输出进行LSTM循环神经网络回归预测项目实战。
2.数据获取
本次建模信息来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据详情如下(部分展示)：
3.数据预处理
3.1 查看数据基本信息
使用Numpy查看数据基础信息：
关键代码：
4.探索性数据分析
4.1 y变量分布直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：
5.特征工程
5.1 建立特征材料和标签数据
关键代码如下：
5.2数据集拆分
通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：
5.3数据标准化
关键代码如下：
5.4构建tensor张量
关键代码如下：
6.构建模型
重要利用通过Python基于PyTorch构建多输入多输出进行LSTM循环神经网络回归预测方案实战。
6.1 构建模型
编号 | 模型名称 | 参数 |
1 | LSTM循环神经网络回归模型 | lr=0.001 |
2 | num_epochs = 100 | |
3 | hidden_sizes = 64 |
7.模型评估
7.1评估指标及结果
评估指标主要包括R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。
模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
测试集 | ||
LSTM循环神经网络回归模型-y1 | R方 | 0.9970 |
均方误差 | 0.0016 | |
解释方差分 | 0.9974 | |
绝对误差 | 0.0312 | |
LSTM循环神经网络回归模型-y2 | R方 | 0.9982 |
均方误差 | 0.0061 | |
解释方差分 | 0.9985 | |
绝对误差 | 0.0619 | |
从上表许可看出，因变量1的R方分值为0.9970，因变量2的R方分值为0.9982，说明模型效果良好。
关键代码如下：
7.2 真实值与预测值对比图
从上图许可看出真实值和预测值波动基本一致，模型效果良好。
8.结论与展望
综上所述，本文采用了Python基于PyTorch实现多输入多输出进行LSTM循环神经网络回归预测项目实战，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。