LSTM(long short-term memory)长短期记忆网络是一种比较老的处理NLP的模型，但是其在时间序列预测方面的精度还是不错的，我这里以用“流量”数据为例进行时间序列预测。作者使用的是pytorch框架，在jupyter-lab环境下运行。
输出的结果如下：
ds表示时间戳，y是每个时间段对应的流量值。为了看的更方便，将ds转换为标准格式
结果如下：
为了进行模型的评估，我们需要将数据划分成训练集和测试集，这里我以最后24个小时(即一天)作为测试集：
为了消除值的量纲的差异，同时，由于神经网络对于数据较大的值比较敏感，运算会增加复杂度，因此我们将训练集进行标准化，这里我采用z-score标准化，即：
\[X = \frac{X-\mu}{\sigma},
\]
注意，这里只能将标准化运用到训练集上，如果运用在测试集上则会造成数据泄露，相当于已经看过了测试集，那么训练就没有意义了。
由于pytorch只能对tensor类型的数据进行训练，故需要转化：
我们采用滑动窗口的形式进行sequence的制作，这里我以168小时(一周)的数据来预测后24小时(一天)的数据，所以我们标签窗口的大小为168，标签窗口的大小为24。相当于每168个数据预测完后24个数据后，窗口向右移动一位，用下一个168数据预测后24个数据，直到看完所有的训练集：
可以看到，每个训练样本由168个输入值和24个标签值组成
前5个预测值
由图可以看到预测的结果还是不错的
模型的准确率计算公式为：
\[Accuarcy=\left(1-\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n E_i^2}\right)\times 100\%
其中n为预测总数，\(E_i\)为某一点的相对误差，计算公式为：
\[E_i=\frac{|actual-predict|}{actual}\times 100\%
模型的最终准确率为93.38%，可以看到效果还是不错的，如果继续调整学习率和迭代次数，搭配交叉验证和网格搜索，效果应该会更好一点。