基于PyTorch的RNN、LSTM回归预测项目
欢迎来到基于PyTorch实现的循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）用于回归预测的项目页面。该项目旨在展示如何利用深度学习技术处理时间序列数据进行预测分析，特别适用于需要分析历史模式以预测未来趋势的应用场景。
目录结构
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datas
包含三份数据集，这些数据集是本项目的基础，用于训练和评估不同模型的效果。 -
error_value
存放每种预测方法（RNN, LSTM, AM-LSTM等）的结果评价指标，包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)，帮助理解模型的预测精度。 -
fig_res
包括各种预测方法生成的预测曲线图，直观展示了模型的预测性能和实际数据之间的对比。 -
pred_value
保存测试集上的具体预测数值，使用户可以检查和分析模型的实际预测结果。 -
xxx_prac.py
每个.py脚本对应一种特定的预测方法执行代码，包含模型的定义、训练及预测逻辑，方便用户直接运行体验或进行二次开发。 -
utils.py
工具脚本，集中了实用的功能模块、模型类定义以及进行预测所需要的各种辅助函数，是项目的核心支持库。 -
超参数.docx
文档详细记录了三份数据集在应用RNN、LSTM和AM-LSTM方法时采用的超参数设置。此外，也提及了MLP和SVR两种方法的初步配置，尽管未深入优化，提供了比较基准。
快速入门
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环境准备
确保你的Python环境中已安装PyTorch及其他依赖库，如NumPy、Pandas等。 -
数据加载
使用Python脚本从datas目录加载数据，并进行预处理。 -
运行示例
查看并选择xxx_prac.py中的某一个脚本，根据注释调整参数（必要时），运行以训练模型并获取预测结果。 -
分析预测结果
利用error_value中的数据评估模型性能，并通过fig_res里的图表了解预测效果。 -
自定义实验
修改utils.py中的模型或在xxx_prac.py添加新的实验设计，进一步探索不同的预测策略。
注意事项
- 在运行任何脚本之前，请确保你已经熟悉基本的PyTorch操作。
- 超参数文档是一个重要的参考，但在实际应用中可能需要根据数据特性进行微调。
- 对于初次接触深度学习的开发者，建议先阅读PyTorch官方文档，以便更好地理解代码实现。
本项目提供了一套完整的学习和实验框架，适合希望深入了解时间序列预测和深度学习应用的开发者和研究人员。通过实践本项目，您可以掌握如何使用RNN和LSTM解决回归问题的关键技能。