【ai竞赛系列】新冠疫情预测--BiLSTM未来数值预测

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第一次参加竞赛，评测新冠疫情未来预测。
给该地区历史几个月的新冠新增数据，然后预测未来一周的新冠。
官方给的历史数据如下：

本次采用的是BiLSTM算法，采用Keras实现的

BiLSTM 代码：

import numpy as np
import keras
from keras.layers import *
import matplotlib.pyplot as plt
import openpyxln_input = 7    # 输入的数据个数
n_output = 7    # 输出的数据个数
n_features = 1  # 每个数据含有的特征数量
step_lenth = 1  # 步长（时间序列的组合方式：若为1，表示1，2，3的方式组合；若为2，表示1，3，5的方式组合）
epochs_num=500   # 训练的迭代次数# BiLSTM模型
def encoder_decoder_LSTM_train(n_input,n_out,n_features,epochs_num,train_data,train_label,vaild_data,vaild_label):model =keras.Sequential()model.add(Bidirectional(LSTM(3, activation='relu'), input_shape=(n_input, n_features)))model.add(Dense(n_out))# 模型编译model.compile(optimizer='adam',loss='mse')model.fit(train_data,train_label,epochs=epochs_num,batch_size=None,shuffle=False,validation_data=(vaild_data,vaild_label))return model# 根据输入数据个数，输出数据个数，步长，特征数，将原始的时间序列数据制作成为训练数据和标签；
def to_supervised(data, n_input, n_out, n_features,step):X, y = list(), list()in_start = 0 # in_start：当前训练数据的首位数据的位置。for _ in range(len(data)): # 遍历原始数据in_end = in_start + (n_input-1)*step # inend：当前训练数据的最后一位数据的位置out_end =in_end + step*n_out # out_end：当前标签的最后一位数据的位置if (out_end) <= len(data): #若作为标签的最后一位数据在原始数据的范围内，则可以划分一组训练数据和标签tmp_x = list()for i in range(n_input):if n_features == 1: # 当特征数为1，即只有单特征时间序列数据element_x = list()element_x.append(data[in_start + i * step]) #根据开始和结束位置存入训练数据（例如：[3,3,2,4,1]）tmp_x.append(element_x) # 再存入容器中,这样与多特征的格式统一(格式变为：[[3,3,2,4,1]])else:tmp_x.append(data[in_start+i*step,0:n_features]) # 多特征的时序数据，训练数据也存入多特征(例如3特征的时序数据：[[3,2,1],[4,7,5],[9,5,2]])X.append(tmp_x) # 再将该组时序数据的容器存入训练数据的容器y.append(data[in_end:in_end + step*n_out]) # 该组的标签存入标签容器中in_start += 1 # 更新起始位置return np.array(X),np.array(y)# 载入数据集
file_path = '测评四-测试数据_52109.xlsx' # 输入数据路径（存储数据的xlsx文件或者csv文件）
wb = openpyxl.load_workbook(file_path)# 利用openpyxl将文件存入内存
sheet_case = wb['样例数据 1-测试数据']# sheet_case表示xlsx左下角数据所在的分页
colA = sheet_case['A']# 提取‘Sheet1’分页上第A列的数据
colB = sheet_case['B']# 提取‘Sheet1’分页上第B列的数据# demo说明：案例中的xlsx文件中A列是日期，B列是新增的病例数。因此在预测未来数据的时候实际上只需要用到B列的病例数，并且时间先后有序排列。
org_case_count = [] # 存储原始病例数的容器
day_count = [] # 天数（从1开始累加）
date_record = []
count = 0
for data in colB:if count == 0:count += 1continueorg_case_count.append(data.value)  # 病例数day_count.append(count)  # 天数date_record.append(colA[count].value)count += 1# # 归一化
max_val = max(org_case_count) # 取最大值
# print(max_val)
case_count=list() # 存储归一化后病例数的容器
for data in org_case_count:tmp = data/max_val # 将所有病例数据都控制在0~1之间case_count.append(tmp)  # 添加归一化后病例数# 制作训练集序列
case_count = np.array(case_count) # 转换为numpy.array格式# 将数据制作成训练数据和标签
# 举例说明：
# 若n_input=7，n_output=3，则表示利用前7天的数据预测后3天的数据，训练数据是前7天的病例数，标签就是后3天的病例数
# 例如时序数据为：1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12，13~~
# 数据格式：
# 训练数据：case_data.shape = （分组的总数，每一组的元素数，特征数）
# 举例：case_data = [[[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7]],[[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8]] ~~~]
# 标签： case_label.shape = (分组的总数，每一组的元素数)
# 举例：case_label = [[8,9,10],[9,10,11] ~~]
case_data,case_label = to_supervised(case_count,n_input,n_output,n_features,step_lenth)
print(case_data.shape)
print(case_label.shape)# 划分训练集和验证集。这里表示将后三组的训练数据和标签划为验证集
train_data = case_data[:-3]
train_label = case_label[:-3]
valid_data = case_data[-3:]
valid_label = case_label[-3:]''' 模型训练 '''
model = encoder_decoder_LSTM_train(n_input, n_output, n_features, epochs_num,train_data, train_label, valid_data, valid_label)''' 模型保存 '''
#（可选）保存成json格式的文件,只保存模型结构,而不包含其权重或配置信息
# save as JSON
json_string = model.to_json() # json格式的模型结构
open('my_model_architecture.json','w').write(json_string) # 写入到指定路径#（可选）保存成yam格式的文件,只保存模型结构,而不包含其权重或配置信息
# save as YAML
yaml_string = model.to_yaml()
open('my_model_architectrue.yaml','w').write(yaml_string)# 保存模型的权重
model.save_weights('my_model_weights.h5')''' 模型预测 '''
# 取最后的n_input位作为
org_test_data = case_count[-n_input:] #
# print("org_test_data.shape =",org_test_data.shape)
test_data = list()
tmp = list()
for data in org_test_data:element_x = list()element_x.append(data)tmp.append(element_x)
test_data.append(tmp)
test_data = np.array(test_data)y_hat = model.predict(test_data).reshape((-1))
# print(y_hat.shape)
y_hat *= max_val
print("最终预测结果：",y_hat)# 图像展示
fig = plt.figure()
plt.plot(y_hat)
plt.show()

最终效果：

代码打包：
提供了单特征时序数据预测和多特征时序数据预测，
并提供对应的样例数据可供参考：

https://download.csdn.net/download/sazass/15483173

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