LSTMを使わない時系列予測について

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Naoto Iwaki 2019-11-11

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https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/answers/490378-lstm

评论： Naoto Iwaki 2019-11-12

采纳的回答： Hiro Yoshino

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LSTM以外で時系列（sequence-to-sequence）予測を行ってみたいと思っています。

最終的には

pressure_data_20190326_1.xlsx上のサイクル番号1～271の時系列データ（B5～JL1444）を

サポートベクター回帰を用いて学習させ残りのサイクル番号272～300（JM5～KO1444）まで

の各サイクルにおける時系列データを予測し、LSTMで行った場合と比較検討しようと考えています。

まず前半のサポートベクター回帰に学習のところまでコードを書いて実行したところ

svmMdl=fitrsvm(tbl.Var1,tbl.Var2);

の行で「XとYの観測数が同じではない」などのエラーが出ます。

そこでどこをどう修正したほうがよいのか、またはこの条件では不可能なのかを教えていただきたいです。

%ファイルの読み込み　行列の縦がその周期内での時系列変化で横が各周期をあらわす
opts = detectImportOptions('pressure_data_Kusaka_Lab_20190326_1.xlsx','DataRange','B5');
T1=readtable('pressure_data_Kusaka_Lab_20190326_1.xlsx',opts,'ReadVariableNames',false);
T1_data = T1.Variables;
%1行N列の配列へ
for i=1:300
   T1_array{i}=T1_data(1:end,i)';  %縦の数値を一塊とした新たな配列へ
end
%転置
T1_a=(T1_array)';
%シーケンスの最初の90％で学習を行い残りの10％でテストする
numTimeStepsTrain = floor(0.9*numel(T1_a));
T1Train = T1_a(1:numTimeStepsTrain+1);
T1Test = T1_a(numTimeStepsTrain+1:end);
XT1Train=T1Train(1:end-1);  %入力　エクセルファイル上ではB5～JK1444までの数値相当
YT1Train=T1Train(2:end);    %応答　エクセルファイル上ではC5～JL1444までの数値相当
tbl=cell2table([XT1Train YT1Train]); %fitrsvmを通すためにcell型からtable型へ
svmMdl=fitrsvm(tbl.Var1,tbl.Var2);

1 个评论
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Naoto Iwaki 2019-11-11

在 MATLAB Online 中打开

確かに間違えていました。

とりあえず両方をベクトルに修正することにします。

修正中に2点疑問が生まれました。

①以下のように修正した場合SVR内部での学習手順が

XTrain(1,1)→YTrain(1,1)　　　（1行目同士）

XTrain(2,1)→YTrain(2,1) 　　　（2行目同士）

XTrain(3,1)→YTrain(3,1)　　　（3行目同士）

・

のように逐次的になるのですか。それとも

XTrain( : ,1)→YTrain( : ,1)

のように全体的な処理手順を経ているのですか。

②もし①での処理が前者の逐次的であるならば最終的にはできれば

XTrain(1:1440,1)→YTrain(1:1440,1)

XTrain(1441:2880,1)→YTrain(1441:2880,1)

・

の手順で内部で学習が進むようにしたいのですが可能でしょうか。

%ファイルの読み込み　行列の縦がその周期内での時系列変化で横が各周期をあらわす
opts = detectImportOptions('pressure_data_Kusaka_Lab_20190326_1.xlsx','DataRange','B5');
T1=readtable('pressure_data_Kusaka_Lab_20190326_1.xlsx',opts,'ReadVariableNames',false);
T1_data = T1.Variables;
[row,~]=size(T1);
%1行N列の配列へ
for i=1:300
   T1_array{i}=T1_data(1:end,i)';  %縦の数値を一塊とした新たな配列へ
end
%シーケンスの最初の90％で学習を行い残りの10％でテストする
numTimeStepsTrain = floor(0.9*numel(T1_array));
T1Train=T1_data(1:end,1:numTimeStepsTrain+1);
T1Test=T1_data(1:end,numTimeStepsTrain+1:end);
XT1Train=T1Train(:,1:end-1);  %入力　エクセルファイル上ではB5～JK1444までの数値相当
YT1Train=T1Train(:,2:end);    %応答　エクセルファイル上ではC5～JL1444までの数値相当
XTrain=[XT1Train(:)];
YTrain=[YT1Train(:)];
svmMdl=fitrsvm(XTrain,YTrain);