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Python
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import warnings
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import pandas as pd # 导入pandas模块，用于数据处理和分析
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import numpy as np
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from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 导入sklearn中的MinMaxScaler，用于特征缩放
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from prettytable import PrettyTable #可以优美的打印表格结果
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import matplotlib.pyplot as plt # 导入matplotlib.pyplot模块，用于绘图
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from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error,r2_score # 导入额外的评估指标
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from math import sqrt # 从math模块导入sqrt函数，用于计算平方根
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import argparse
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import time
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import torch
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import torch.nn as nn
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warnings.filterwarnings("ignore") #取消警告
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'''
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## ☆☆☆☆注意 此程序与其他程序不同，此程序是基于Pytorch构建的各大网络！☆☆☆☆
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'''
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## 设置每个网络必要的参数，这里的parser一般不需要变动。
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parser = argparse.ArgumentParser()
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parser.add_argument('--vision', type=bool, default=True)
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parser.add_argument('--train_test_ratio', type=float, default=0.2)
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parser.add_argument('--random_state', type=int, default=34)
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# model
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parser.add_argument('--dropout', type=float, default=0.2)
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parser.add_argument('--hidden_dim', type=int, default=32)
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parser.add_argument('--n_layers', type=int, default=2)
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##transformer
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parser.add_argument('--num_heads', type=int, default=4)
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parser.add_argument('--hidden_space', type=int, default=32)
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# training
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parser.add_argument('--num_epochs', type=int, default=300)
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parser.add_argument('--seed', type=int, default=1)
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# optimizer
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parser.add_argument('--lr', type=float, default=5e-4, help='Adam learning rate')
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args = parser.parse_args(args=[])
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args.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
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dataset=pd.read_excel("风电场功率预测.xlsx")
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# dataset=pd.read_csv("电力负荷预测数据2.csv",encoding='gb2312')
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# 使用pandas模块的read_csv函数读取名为"农林牧渔.csv"的文件。
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# 参数'encoding'设置为'gbk'，这通常用于读取中文字符，确保文件中的中文字符能够正确读取。
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# 读取的数据被存储在名为'dataset'的DataFrame变量中。
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print(dataset)#显示dataset数据
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# 单输入单步预测，就让values等于某一列数据，n_out = 1，n_in, num_samples, scroll_window 根据自己情况来
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# 单输入多步预测，就让values等于某一列数据，n_out > 1，n_in, num_samples, scroll_window 根据自己情况来
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# 多输入单步预测，就让values等于多列数据，n_out = 1，n_in, num_samples, scroll_window 根据自己情况来
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# 多输入多步预测，就让values等于多列数据，n_out > 1，n_in, num_samples, scroll_window 根据自己情况来
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values = dataset.values[:,1:] #只取第2列数据，要写成1:2；只取第3列数据，要写成2:3，取第2列之后(包含第二列)的所有数据，写成 1：
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# 从dataset DataFrame中提取数据。
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# dataset.values将DataFrame转换为numpy数组。
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# [:,1:]表示选择所有行（:）和从第二列到最后一列（1:）的数据。
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# 这样做通常是为了去除第一列，这在第一列是索引或不需要的数据时很常见。
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# 确保所有数据是浮动的
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values = values.astype('float32')
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# 将values数组中的数据类型转换为float32。
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# 这通常用于确保数据类型的一致性，特别是在准备输入到神经网络模型中时。
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def data_collation(data, n_in, n_out, or_dim, scroll_window, num_samples):
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res = np.zeros((num_samples,n_in*or_dim+n_out))
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for i in range(0, num_samples):
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h1 = values[scroll_window*i: n_in+scroll_window*i,0:or_dim]
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h2 = h1.reshape( 1, n_in*or_dim)
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h3 = values[n_in+scroll_window*(i) : n_in+scroll_window*(i)+n_out,-1].T
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h4 = h3[np.newaxis, :]
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h5 = np.hstack((h2,h4))
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res[i,:] = h5
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return res
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# 关于此函数怎么用，下面详细举例介绍：
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# 构造数据，这个函数可以实现单输入单输出，单输入多输出，多输入单输出，和多输入多输出。
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# 举个例子：
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# 假如原始数据为,其中务必使得数据前n-1列都为特征，最后一列为输出
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# [0.74 0.8 0.23 750.75
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# 0.74 0.87 0.15 716.94
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# 0.74 0.87 0.15 712.77
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# 0.74 0.8 0.15 684.86
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# 0.74 0.8 0.15 728.79
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# 0.72 0.87 0.08 742.81
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# 0.71 0.99 0.16 751.3]
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#（多输入多输出为例），假如n_in = 2，n_out=2，scroll_window=1
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# 输入前2行数据的特征，预测未来2个时刻的数据，滑动窗口为1。
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# 使用此函数后，数据会变成：
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# 【0.74 0.8 0.23 750.75 0.74 0.87 0.15 716.94 712.77 684.86
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# 0.74 0.87 0.15 716.94 0.74 0.87 0.15 712.77 684.86 728.79
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# 0.74 0.87 0.15 712.77 0.74 0.8 0.15 684.86 728.79 742.81】
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# 假如n_in = 2，n_out=1，scroll_window=2
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# 输入前2行数据的特征，预测未来1个时刻的数据，滑动窗口为2。
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# 使用此函数后，数据会变成：
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# 【0.74 0.8 0.23 750.75 0.74 0.87 0.15 716.94 712.77
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# 0.74 0.87 0.15 712.77 0.74 0.8 0.15 684.86 728.79
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# 0.74 0.8 0.15 728.79 0.72 0.87 0.08 742.81 751.3】
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#写到这里相比大家已经完全明白次函数的用法啦！欢迎关注《淘个代码》公众号！获取更多代码！
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#单输入单输出，和单输入多输出也是这么个用法！单输入无非就是数据维度变低了而已。欢迎关注《淘个代码》公众号！获取更多代码！
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# In[7]:
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# 这里来个多特征输入，多步预测的案例
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n_in = 5 # 输入前5行的数据
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n_out = 1 # 预测未来1步的数据
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or_dim = values.shape[1] # 记录特征数据维度
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num_samples = 3000 # 可以设定从数据中取出多少个点用于本次网络的训练与测试。
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scroll_window = 1 #如果等于1，下一个数据从第二行开始取。如果等于2，下一个数据从第三行开始取
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res = data_collation(values, n_in, n_out, or_dim, scroll_window, num_samples)
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# 把数据集分为训练集和测试集
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values = np.array(res)
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# 将前面处理好的DataFrame（data）转换成numpy数组，方便后续的数据操作。
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n_train_number = int(num_samples * 0.9)
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# 计算训练集的大小。
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# 设置80%作为训练集
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# int(...) 确保得到的训练集大小是一个整数。
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# 先划分数据集，在进行归一化，这才是正确的做法！
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Xtrain = values[:n_train_number, :n_in*or_dim]
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Ytrain = values[:n_train_number, n_in*or_dim:]
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Xtest = values[n_train_number:, :n_in*or_dim]
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Ytest = values[n_train_number:, n_in*or_dim:]
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# 对训练集和测试集进行归一化
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m_in = MinMaxScaler()
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vp_train = m_in.fit_transform(Xtrain) # 注意fit_transform() 和 transform()的区别
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vp_test = m_in.transform(Xtest) # 注意fit_transform() 和 transform()的区别
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m_out = MinMaxScaler()
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vt_train = m_out.fit_transform(Ytrain) # 注意fit_transform() 和 transform()的区别
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vt_test = m_out.transform(Ytest) # 注意fit_transform() 和 transform()的区别
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# In[10]:
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vp_train = vp_train.reshape((vp_train.shape[0], n_in,or_dim))
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# 将训练集的输入数据vp_train重塑成三维格式。
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# 结果是一个三维数组，其形状为[样本数量, 时间步长, 特征数量]。
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vp_test = vp_test.reshape((vp_test.shape[0],n_in, or_dim))
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# 将训练集的输入数据vp_test重塑成三维格式。
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# 结果是一个三维数组，其形状为[样本数量, 时间步长, 特征数量]。
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# 设置超参数
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input_dim = or_dim #输入维度
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output_dim = n_out #输出维度
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hidden_dim = 128 #Feed Forward层（Attention后面的全连接网络）的隐藏层的神经元数量。该值越大，网络参数量越多，计算量越大。
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num_layers = 2 #层数
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# 转换为torch数据
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X_TRAIN = torch.from_numpy(vp_train).type(torch.Tensor)
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Y_TRAIN = torch.from_numpy(vt_train).type(torch.Tensor)
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X_TEST = torch.from_numpy(vp_test).type(torch.Tensor)
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Y_TEST = torch.from_numpy(vt_test).type(torch.Tensor)
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class TimeSeriesTransformer(nn.Module):
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def __init__(self, input_dim, num_heads, num_layers, num_outputs,hidden_space, dropout_rate=0.1):
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super(TimeSeriesTransformer, self).__init__()
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self.input_dim = input_dim
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self.num_heads = num_heads
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self.num_layers = num_layers
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self.num_outputs = num_outputs
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self.hidden_space=hidden_space
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# Transformer 的 Encoder 部分
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transformer_layer = nn.TransformerEncoderLayer(
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d_model=hidden_space, # 输入特征维度
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nhead=num_heads, # 多头注意力机制的头数
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dropout=dropout_rate
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)
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self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(transformer_layer, num_layers=num_layers)
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# 将 Encoder 的输出通过一个全连接层转换为所需的输出维度
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self.output_layer = nn.Linear(hidden_space, num_outputs)
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self.transform_layer=nn.Linear(input_dim, hidden_space)
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def forward(self, x):
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# 转换输入数据维度以符合 Transformer 的要求：(seq_len, batch_size, feature_dim)
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x = x.permute(1, 0, 2)
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x = self.transform_layer(x)
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# Transformer 编码器
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x = self.transformer_encoder(x)
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# 取最后一个时间步的输出
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x = x[-1, :, :]
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# 全连接层生成最终输出
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x = self.output_layer(x)
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return x
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model = TimeSeriesTransformer(input_dim=input_dim, num_heads=args.num_heads, num_layers=num_layers,
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num_outputs=output_dim, hidden_space=args.hidden_space, dropout_rate=args.dropout)
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## 损失设定
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criterion = torch.nn.MSELoss()
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optimiser = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001)
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## 统计MSE均方误差和R2决定系数
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MSE_hist = np.zeros(args.num_epochs)
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R2_hist = np.zeros(args.num_epochs)
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##开始时间统计和结果保存
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start_time = time.time()
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result = []
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##循环训练
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for t in range(args.num_epochs):
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y_train_pred = model(X_TRAIN)
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##损失计算
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loss = criterion(y_train_pred, Y_TRAIN)
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##R2计算
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R2 = r2_score(y_train_pred.detach().numpy(), Y_TRAIN.detach().numpy())
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print("Epoch ", t, "MSE: ", loss.item(), 'R2', R2.item())
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# 统计每个时间步的损失和R2指标
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MSE_hist[t] = loss.item()
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if R2 < 0:
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R2 = 0
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R2_hist[t] = R2
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optimiser.zero_grad()
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loss.backward()
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optimiser.step()
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training_time = time.time() - start_time
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print("Training time: {}".format(training_time))
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# 测试集测试
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y_test_pred = model(X_TEST)
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yhat = y_test_pred.detach().numpy()
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yhat = yhat.reshape(num_samples-n_train_number, n_out)
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# 将预测值yhat重塑为二维数组，以便进行后续操作。
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predicted_data = m_out.inverse_transform(yhat) # 反归一化
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def mape(y_true, y_pred):
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# 定义一个计算平均绝对百分比误差（MAPE）的函数。
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record = []
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for index in range(len(y_true)):
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# 遍历实际值和预测值。
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temp_mape = np.abs((y_pred[index] - y_true[index]) / y_true[index])
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# 计算单个预测的MAPE。
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record.append(temp_mape)
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# 将MAPE添加到记录列表中。
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return np.mean(record)
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# 返回所有记录的平均值。
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def evaluate_forecasts(Ytest, predicted_data, n_out):
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# 定义一个函数来评估预测的性能。
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mse_dic = []
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rmse_dic = []
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mae_dic = []
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mape_dic = []
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r2_dic = []
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# 初始化存储各个评估指标的字典。
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table = PrettyTable(['测试集指标','MSE', 'RMSE', 'MAE', 'MAPE','R2'])
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for i in range(n_out):
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# 遍历每一个预测步长。每一列代表一步预测，现在是在求每步预测的指标
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actual = [float(row[i]) for row in Ytest] #一列列提取
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# 从测试集中提取实际值。
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predicted = [float(row[i]) for row in predicted_data]
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# 从预测结果中提取预测值。
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mse = mean_squared_error(actual, predicted)
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# 计算均方误差（MSE）。
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mse_dic.append(mse)
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rmse = sqrt(mean_squared_error(actual, predicted))
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# 计算均方根误差（RMSE）。
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rmse_dic.append(rmse)
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mae = mean_absolute_error(actual, predicted)
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# 计算平均绝对误差（MAE）。
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mae_dic.append(mae)
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MApe = mape(actual, predicted)
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# 计算平均绝对百分比误差（MAPE）。
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mape_dic.append(MApe)
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r2 = r2_score(actual, predicted)
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# 计算R平方值（R2）。
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r2_dic.append(r2)
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if n_out == 1:
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strr = '预测结果指标：'
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else:
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strr = '第'+ str(i + 1)+'步预测结果指标：'
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table.add_row([strr, mse, rmse, mae, str(MApe)+'%', str(r2*100)+'%'])
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return mse_dic,rmse_dic, mae_dic, mape_dic, r2_dic, table
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# 返回包含所有评估指标的字典。
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mse_dic,rmse_dic, mae_dic, mape_dic, r2_dic, table = evaluate_forecasts(Ytest, predicted_data, n_out)
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# 调用evaluate_forecasts函数。
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# 传递实际值(inv_y)、预测值(inv_yhat)以及预测的步数(n_out)作为参数。
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# 此函数将计算每个预测步长的RMSE、MAE、MAPE和R2值。
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# In[16]:
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print(table)#显示预测指标数值
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# In[16]:
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#%%
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## 画结果图
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from matplotlib import rcParams
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config = {
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"font.family": 'serif',
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"font.size": 10,# 相当于小四大小
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"mathtext.fontset": 'stix',#matplotlib渲染数学字体时使用的字体，和Times New Roman差别不大
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"font.serif": ['Times New Roman'],#Times New Roman
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'axes.unicode_minus': False # 处理负号，即-号
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}
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rcParams.update(config)
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plt.ion()
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for ii in range(n_out):
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plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
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# 设置matplotlib的配置，用来正常显示负号。
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# 创建一个图形对象，并设置大小为10x2英寸，分辨率为300dpi。
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plt.figure(figsize=(10, 2), dpi=300)
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x = range(1, len(predicted_data) + 1)
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# 创建x轴的值，从1到实际值列表的长度。
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# plt.xticks(x[::int((len(predicted_data)+1))])
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# 设置x轴的刻度，每几个点显示一个刻度。
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plt.tick_params(labelsize=5) # 改变刻度字体大小
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# 设置刻度标签的字体大小。
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plt.plot(x, predicted_data[:,ii], linestyle="--",linewidth=0.5, label='predict')
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# 绘制预测值的折线图，线型为虚线，线宽为0.5，标签为'predict'。
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plt.plot(x, Ytest[:,ii], linestyle="-", linewidth=0.5,label='Real')
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# 绘制实际值的折线图，线型为直线，线宽为0.5，标签为'Real'。
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plt.rcParams.update({'font.size': 5}) # 改变图例里面的字体大小
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# 更新图例的字体大小。
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plt.legend(loc='upper right', frameon=False)
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# 显示图例，位置在图形的右上角，没有边框。
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plt.xlabel("Sample points", fontsize=5)
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# 设置x轴标签为"样本点"，字体大小为5。
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plt.ylabel("value", fontsize=5)
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# 设置y轴标签为"值"，字体大小为5。
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if n_out == 1: #如果是单步预测
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plt.title(f"The prediction result of Transformer :\nMAPE: {mape(Ytest[:, ii], predicted_data[:, ii])} %")
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else:
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plt.title(f"{ii+1} step of Transformer prediction\nMAPE: {mape(Ytest[:,ii], predicted_data[:,ii])} %")
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# plt.xlim(xmin=600, xmax=700) # 显示600-1000的值 局部放大有利于观察
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# 如果需要，可以取消注释这行代码，以局部放大显示600到700之间的值。
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# plt.savefig('figure/预测结果图.png')
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# 如果需要，可以取消注释这行代码，以将图形保存为PNG文件。
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plt.ioff() # 关闭交互模式
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plt.show()
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# 显示图形。
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