Python
实现基于
GAF-LSTM
格拉姆角场（
GAF）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
时间序列预测广泛存在于工业生产、能源调度、金融分析、交通管理、医疗监测、环境治理、零售经营等场景。此类数据具有明显的时间依赖性、趋势变化性、周期波动性、突发扰动性以及多因素耦合特征。传统统计模型能够描述部分线性规律，但当数据中同时存在非线性趋势、长周期波动、局部形态变化与跨变量影响时，单纯依赖线性建模容易出现预测误差扩大、拐点识别不足、极端波动响应迟缓等问题。深度学习模型能够通过多层神经网络自动学习复杂映射关系，因此逐渐成为复杂时间序列预测的重要技术路线。
长短期记忆网络是一类专门处理序列数据的循环神经网络。普通循环神经网络在较长序列训练中容易出现梯度消失或梯度爆炸问题，使模型难以保留远距离时间信息。长短期记忆网络通过遗忘门、输入门、输出门和细胞状态组成的记忆控制结构，使模型能够选择保留重要历史信息，同时削弱无关扰动信息。该机制尤其适用于存在长期趋势、阶段性波动和滞后影响的业务数据。例如，电力负荷会受到温度、日期、生产节奏等因素共同作用，设备传 ...