PyTorch搭建CNN实现风速预测

数据集

数据集为Barcelona某段时间内的气象数据,其中包括温度、湿度以及风速等。本文将利用CNN来对风速进行预测。

特征构造

对于风速的预测,除了考虑历史风速数据外,还应该充分考虑其余气象因素的影响。因此,我们根据前24个时刻的风速+下一时刻的其余气象数据来预测下一时刻的风速。

一维卷积

我们比较熟悉的是CNN处理图像数据时的二维卷积,此时的卷积是一种局部操作,通过一定大小的卷积核作用于局部图像区域获取图像的局部信息。图像中不同数据窗口的数据和卷积核做inner product(内积)的操作叫做卷积,其本质是提纯,即提取图像不同频段的特征。

上面这段话不是很好理解,我们举一个简单例子:

假设最左边的是一个输入图片的某一个通道,为5 × 5 5 \times55×5,中间为一个卷积核的一层,3 × 3 3 \times33×3,我们让卷积核的左上与输入的左上对齐,然后整个卷积核可以往右或者往下移动,假设每次移动一个小方格,那么卷积核实际上走过了一个3 × 3 3 \times33×3的面积,那么具体怎么卷积?比如一开始位于左上角,输入对应为(1, 1, 1;-1, 0, -3;2, 1, 1),而卷积层一直为(1, 0, 0;0, 0, 0;0, 0, -1),让二者做内积运算,即1 * 1+(-1 * 1)= 0,这个0便是结果矩阵的左上角。当卷积核扫过图中阴影部分时,相应的内积为-1,如上图所示。

因此,二维卷积是将一个特征图在width和height两个方向上进行滑动窗口操作,对应位置进行相乘求和。

相比之下,一维卷积通常用于时序预测,一维卷积则只是在width或者height方向上进行滑动窗口并相乘求和。 如下图所示:

原始时序数为:(1, 20, 15, 3, 18, 12. 4, 17),维度为8。卷积核的维度为5,卷积核为:(1, 3, 10, 3, 1)。那么将卷积核作用与上述原始数据后,数据的维度将变为:8-5+1=4。即卷积核中的五个数先和原始数据中前五个数据做卷积,然后移动,和第二个到第六个数据做卷积,以此类推。

数据处理

1.数据预处理

数据预处理阶段,主要将某些列上的文本数据转为数值型数据,同时对原始数据进行归一化处理。文本数据如下所示:

经过转换后,上述各个类别分别被赋予不同的数值,比如"sky is clear"为0,"few clouds"为1。

def load_data():

global Max, Min

df = pd.read_csv('Barcelona/Barcelona.csv')

df.drop_duplicates(subset=[df.columns[0]], inplace=True)

# weather_main

listType = df['weather_main'].unique()

df.fillna(method='ffill', inplace=True)

dic = dict.fromkeys(listType)

for i in range(len(listType)):

dic[listType[i]] = i

df['weather_main'] = df['weather_main'].map(dic)

# weather_description

listType = df['weather_description'].unique()

dic = dict.fromkeys(listType)

for i in range(len(listType)):

dic[listType[i]] = i

df['weather_description'] = df['weather_description'].map(dic)

# weather_icon

listType = df['weather_icon'].unique()

dic = dict.fromkeys(listType)

for i in range(len(listType)):

dic[listType[i]] = i

df['weather_icon'] = df['weather_icon'].map(dic)

# print(df)

columns = df.columns

Max = np.max(df['wind_speed']) # 归一化

Min = np.min(df['wind_speed'])

for i in range(2, 17):

column = columns[i]

if column == 'wind_speed':

continue

df[column] = df[column].astype('float64')

if len(df[df[column] == 0]) == len(df): # 全0

continue

mx = np.max(df[column])

mn = np.min(df[column])

df[column] = (df[column] - mn) / (mx - mn)

# print(df.isna().sum())

return df

2.数据集构造

利用当前时刻的气象数据和前24个小时的风速数据来预测当前时刻的风速:

def nn_seq():

"""

:param flag:

:param data: 待处理的数据

:return: X和Y两个数据集,X=[当前时刻的year,month, hour, day, lowtemp, hightemp, 前一天当前时刻的负荷以及前23小时负荷]

Y=[当前时刻负荷]

"""

print('处理数据:')

data = load_data()

speed = data['wind_speed']

speed = speed.tolist()

speed = torch.FloatTensor(speed).view(-1)

data = data.values.tolist()

seq = []

for i in range(len(data) - 30):

train_seq = []

train_label = []

for j in range(i, i + 24):

train_seq.append(speed[j])

# 添加温度、湿度、气压等信息

for c in range(2, 7):

train_seq.append(data[i + 24][c])

for c in range(8, 17):

train_seq.append(data[i + 24][c])

train_label.append(speed[i + 24])

train_seq = torch.FloatTensor(train_seq).view(-1)

train_label = torch.FloatTensor(train_label).view(-1)

seq.append((train_seq, train_label))

# print(seq[:5])

Dtr = seq[0:int(len(seq) * 0.5)]

Den = seq[int(len(seq) * 0.50):int(len(seq) * 0.75)]

Dte = seq[int(len(seq) * 0.75):len(seq)]

return Dtr, Den, Dte

任意输出其中一条数据:

(tensor([1.0000e+00, 1.0000e+00, 2.0000e+00, 1.0000e+00, 1.0000e+00, 1.0000e+00,        1.0000e+00, 1.0000e+00, 0.0000e+00, 1.0000e+00, 5.0000e+00, 0.0000e+00,        2.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 5.0000e+00, 0.0000e+00, 2.0000e+00,        2.0000e+00, 5.0000e+00, 6.0000e+00, 5.0000e+00, 5.0000e+00, 5.0000e+00,        5.3102e-01, 5.5466e-01, 4.6885e-01, 1.0066e-03, 5.8000e-01, 6.6667e-01,        0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 9.9338e-01, 0.0000e+00,        0.0000e+00, 0.0000e+00]), tensor([5.]))

数据被划分为三部分:Dtr、Den以及Dte,Dtr用作训练集,Dte用作测试集。

CNN模型

1.模型搭建

CNN模型搭建如下:

class CNN(nn.Module):

def __init__(self):

super(CNN, self).__init__()

self.conv1d = nn.Conv1d(1, 64, kernel_size=2)

self.relu = nn.ReLU(inplace=True)

self.Linear1 = nn.Linear(64 * 37, 50)

self.Linear2 = nn.Linear(50, 1)

def forward(self, x):

x = self.conv1d(x)

x = self.relu(x)

x = x.view(-1)

x = self.Linear1(x)

x = self.relu(x)

x = self.Linear2(x)

return x

卷积层定义如下:

self.conv1d = nn.Conv1d(1, 64, kernel_size=2)

一维卷积的原始定义为:

nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)

这里channel的概念相当于自然语言处理中的embedding,这里输入通道数为1,表示每一个风速数据的向量维度大小为1,输出channel设置为64,卷积核大小为2。

原数数据的维度为38,即前24小时风速+14种气象数据。卷积核大小为2,根据前文公式,原始时序数据经过卷积后维度为:

38 - 2 + 1 = 37

一维卷积后是一个ReLU激活函数:

self.relu = nn.ReLU(inplace=True)

接下来是两个全连接层:

self.Linear1 = nn.Linear(64 * 37, 50)

self.Linear2 = nn.Linear(50, 1)

最后输出维度为1,即我们需要预测的风速。

2.模型训练

def CNN_train():

Dtr, Den, Dte = nn_seq()

print(Dte[0])

epochs = 100

model = CNN().to(device)

loss_function = nn.MSELoss().to(device)

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练

print(len(Dtr))

Dtr = Dtr[0:5000]

for epoch in range(epochs):

cnt = 0

for seq, y_train in Dtr:

cnt = cnt + 1

seq, y_train = seq.to(device), y_train.to(device)

# print(seq.size())

# print(y_train.size())

# 每次更新参数前都梯度归零和初始化

optimizer.zero_grad()

# 注意这里要对样本进行reshape,

# 转换成conv1d的input size(batch size, channel, series length)

y_pred = model(seq.reshape(1, 1, -1))

loss = loss_function(y_pred, y_train)

loss.backward()

optimizer.step()

if cnt % 500 == 0:

print(f'epoch: {epoch:3} loss: {loss.item():10.8f}')

print(f'epoch: {epoch:3} loss: {loss.item():10.10f}')

state = {'model': model.state_dict(), 'optimizer': optimizer.state_dict()}

torch.save(state, 'Barcelona' + CNN_PATH)

一共训练100轮:

3.模型预测及表现

def CNN_predict(cnn, test_seq):

pred = []

for seq, labels in test_seq:

seq = seq.to(device)

with torch.no_grad():

pred.append(cnn(seq.reshape(1, 1, -1)).item())

pred = np.array([pred])

return pred

测试:

def test():

Dtr, Den, Dte = nn_seq()

cnn = CNN().to(device)

cnn.load_state_dict(torch.load('Barcelona' + CNN_PATH)['model'])

cnn.eval()

pred = CNN_predict(cnn, Dte)

print(mean_absolute_error(te_y, pred2.T), np.sqrt(mean_squared_error(te_y, pred2.T)))

CNN在Dte上的表现如下表所示:

MAERMSE
1.081.51

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