基于RNN的深度学习时间序列回归拟合实战代码

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 在本篇深度学习实战教程中，我们将通过一个具体的案例来探索循环神经网络（RNN）在时间序列拟合任务中的应用。RNN因其独特的结构，能够有效处理具有时序依赖性的数据。本次实验的目标是利用正弦函数的值来预测余弦函数的值。 首先，我们导入了必要的模块，包括torch、torch.nn、numpy和matplotlib.pyplot，并设置了随机种子以确保实验结果的可复现性。接着，我们定义了超参数：时间步长TIME_STEP为10，输入大小INPUT_SIZE为1，学习率LR为0.02。 在数据准备阶段，我们生成了一个从0到2π的100个等间距点，用于表示时间序列。我们计算了每个时间点对应的正弦值和余弦值，并使用matplotlib绘制了这两个函数的图像，以便直观地展示我们的目标——即用正弦函数的值来预测余弦函数的值。 接下来是模型的构建。我们定义了一个名为RNN的类，该类继承自nn.Module。在这个类中，我们构建了一个单层的RNN，其输入大小为1，隐藏层大小为32。输出层是一个线性层，用于将RNN的隐藏状态转换为预测值。在forward函数中，我们将输入数据和隐藏状态传递给RNN，并对每个时间步长的输出应用线性层，从而得到一系列预测值。 在训练过程中，我们选择了Adam优化器和均方误差损失函数（MSELoss）来最小化预测值与实际值之间的差距。Adam优化器是一种结合了动量和自适应学习率的梯度下降优化算法，适用于非凸优化问题。我们初始化隐藏状态为None，然后在每个时间步长上运行RNN，将当前的正弦值作为输入，输出余弦值的预测。通过计算损失并进行反向传播更新权重，我们逐步优化模型。同时，我们绘制了当前预测值与实际余弦值的图像，以直观地观察模型的学习过程。 通过这个实验，我们可以清晰地看到R