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复现 一. 多维特征提取的提取框架 时间序列切分聚类打标签 def segment_time_series(X, T):将时间序列 X 分段为长度为 T 的子序列。X: 多元时间序列 (N x D), N 为时间序列长度, D 为维度数T: 每个子序列的长度返回: 分段后的子序列集合形状为 (N_segment, T, D)N, D X.shapeN_segment N // T # 计算分段后的子序列数量segments np.array([X[i*T:(i1)*T] for i in range(N_segment)])return segments# 2. 模式发现 def discover_patterns(segments, K):对分段后的子序列进行聚类提取模式。segments: 分段后的子序列集合, 形状为 (N_segment, T, D)K: 聚类的数量即模式的数量返回: 每个维度的模式集合形状为 (K, T, D)N_segment, T, D segments.shapepatterns []# 对每个维度单独进行聚类for d in range(D):# 提取第 d 个维度的所有子序列data_d segments[:, :, d] # 形状为 (N_segment, T)# 使用 KMeans 进行聚类kmeans KMeans(n_clustersK, random_state42)kmeans.fit(data_d)# 保存聚类中心模式patterns.append(kmeans.clustercenters)# patterns 为 D 维的聚类中心集合形状为 (D, K, T)return np.array(patterns)# 3. 数据标记 def tag_data(segments, patterns):对每个子序列打标签标签为距离最近的聚类中心。segments: 分段后的子序列集合, 形状为 (N_segment, T, D)patterns: 每个维度的聚类中心集合形状为 (D, K, T)返回: 每个子序列的标签集合形状为 (N_segment, D)N_segment, T, D segments.shapeK patterns.shape[1] # 模式的数量labels np.zeros((N_segment, D), dtypeint)# 对每个维度进行标记for d in range(D):for i in range(N_segment):# 计算当前子序列与所有聚类中心的距离distances np.linalg.norm(segments[i, :, d] - patterns[d], axis1)# 选择最小距离的聚类中心的标签labels[i, d] np.argmin(distances)return labels嵌入网络定义 class EmbeddingNetwork(nn.Module):def init(self, D, K, M):super(EmbeddingNetwork, self).init()# 卷积层用于提取输入张量的特征self.conv nn.Conv2d(in_channelsD, out_channelsM, kernel_size(1, K), stride1) self.pool nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))# 两个并行的全连接层用于预测两个维度的输出标签self.fc1 nn.Linear(M, K)self.fc2 nn.Linear(M, K)def forward(self, x):# 卷积层print(x.shape)x self.conv(x) # 卷积操作print(x.shape)x self.pool(x) # 使用自适应平均池化将每个样本缩减为大小为 (M, 1)print(x.shape)x x.view(x.size(0), -1) # 展平张量形状变为 (batch_size, M)# 两个并行的全连接层output1 self.fc1(x) # 维度1的输出output2 self.fc2(x) # 维度2的输出# 将两个输出拼接在一起形成最后的输出output torch.stack((output1, output2), dim1)return output二. 论文中进行性能测试的MultiTag2Vec-STLF模型 class FeatureExtractor(nn.Module):def init(self, embedding_network):super(FeatureExtractor, self).init()self.conv embedding_network.convdef forward(self, x):x self.conv(x) # 卷积层x x.view(x.size(0), -1) # 展平张量return x# 初始化特征提取器 feature_extractor FeatureExtractor(embedding_network)# 4. 定义 MultiTag2Vec-STLF 模型 class MultiTag2VecSTLF(nn.Module):def init(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, feature_extractor):super(MultiTag2VecSTLF, self).init()self.feature_extractor feature_extractor# 冻结特征提取器的参数for param in self.feature_extractor.parameters():param.requires_grad False# 双向 LSTM 层self.lstm nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, batch_firstTrue, bidirectionalTrue)# 自注意力机制self.attention nn.MultiheadAttention(embed_dim2 * hidden_dim, num_heads1, batch_firstTrue)# 全连接层用于预测下一天 24 小时的负荷self.fc nn.Linear(2 * hidden_dim, output_dim)def forward(self, x):x self.feature_extractor(x)x x.view(x.size()[0], seg_c, -1)# LSTM 前向传播lstm_out, _ self.lstm(x) # lstm_out 形状: (batch_size, seq_length, 2 * hidden_dim)# 注意力机制attn_output, _ self.attention(lstm_out, lstm_out, lstm_out) # 计算自注意力形状: (batch_size, seq_length, 2 * hidden_dim)context_vector torch.sum(attn_output, dim1) # 计算上下文向量形状: (batch_size, 2 * hidden_dim)# 全连接层预测output self.fc(context_vector) # 预测输出形状: (batch_size, output_dim)return output三. 与整数编码IE的特征处理方法进行对比 使用论文中的GEFCom2014数据集中的温度和负荷数据训练的参数设置按照论文中最优效果的参数设置。论文中使用的温度数据来自于数据集中的哪一个气象站论文中没有说此处是选择w1气象站的温度数据训练的结果和论文中的RMSE指标不太一样但是从IE和MultiTag2Vec的RMSE指标对比可以看到论文提出的特征提取方法具有一定优势。 部署方式 Python 3.9.12Pytorch以及其他的常用python库 需要本文的详细复现过程的项目源码、数据和预训练好的模型可从该地址处获取完整版地址跳转