PyTorch搭建CNN实现风速预测

目录

• 数据集
• 特征构造
• 一维卷积
• 数据处理
• 1.数据预处理
• 2.数据集构造
• CNN模型
• 1.模型搭建
• 2.模型训练
• 3.模型预测及表现

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：

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