时间序列模型SCINet模型（自定义项目）

前言

  • 读完代码解析篇，我们针对开源项目中的模型预测方法做一下介绍。Github源码下载地址
  • 下载数据集ETTh、PEMS、Traffic、Splar-Energy、Electricity、Exchange-Rate，这几类公共数据集的任意一类就行。这里以ETTh数据集为例，先在项目文件夹下新建datasets文件夹，然后将数据集移至其中
  • 打开项目文件夹下run_ETTh.py文件，只需要检查一下数据路径、名称和csv文件就行
    # 数据名称
    parser.add_argument('--data', type=str, required=False, default='ETTh1', choices=['ETTh1', 'ETTh2', 'ETTm1'], help='name of dataset')
    # 数据路径
    parser.add_argument('--root_path', type=str, default='./datasets/', help='root path of the data file')
    # 数据文件
    parser.add_argument('--data_path', type=str, default='ETTh1.csv', help='location of the data file')
  • 然后跑一下，看看跑不跑的通，注意一定要是在GPU环境下，否则报错，后面的自定义项目是建立在原代码能跑通的情况下。

    自定义项目

    参数设定修改

  • 首先将需要预测的数据集放入datasets文件夹中，时间列列名必须为date。
  • 然后我们复制run_ETTh.py文件，并粘贴在项目文件夹下，重命名为run_power.py这个名字随便取，别和已有文件重复就行。
  • 打开run_power.py文件，修改开头库导入部分，主要是最后一句，要导入Exp_power
import argparse
import os
import torch
import numpy as np
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"
from experiments.exp_power import Exp_power
  • 修改数据载入部分，包括数据名称、路径、文件、目标预测列、采样间隔（我用的数据集是每1分钟收集一次数据，所以参数设为t）
    # 数据名称
    parser.add_argument('--data', type=str, required=False, default='power data', choices=['ETTh1', 'ETTh2', 'ETTm1'], help='name of dataset')
    # 数据路径
    parser.add_argument('--root_path', type=str, default='./datasets/', help='root path of the data file')
    # 文件名
    parser.add_argument('--data_path', type=str, default='power data.csv', help='location of the data file')
    # 多变量预测
    parser.add_argument('--features', type=str, default='M', choices=['S', 'M'], help='features S is univariate, M is multivariate')
    # 目标列
    parser.add_argument('--target', type=str, default='总有功功率（kw）', help='target feature')
    # 采样间隔（分钟）
    parser.add_argument('--freq', type=str, default='t', help='freq for time features encoding, options:[s:secondly, t:minutely, h:hourly, d:daily, b:business days, w:weekly, m:monthly], you can also use more detailed freq like 15min or 3h')
    # 模型保存路径
    parser.add_argument('--checkpoints', type=str, default='exp/ETT_checkpoints/', help='location of model checkpoints')
    # 是否翻转时间序列
    parser.add_argument('--inverse', type=bool, default =False, help='denorm the output data')
    # 选择时间编码方式
    parser.add_argument('--embed', type=str, default='timeF', help='time features encoding, options:[timeF, fixed, learned]')
  • 修改项目预测需求以及回视窗口等参数
parser.add_argument('--seq_len', type=int, default = 480, help='input sequence length of SCINet encoder, look back window')
parser.add_argument('--label_len', type=int, default = 288, help='start token length of Informer decoder')
parser.add_argument('--pred_len', type=int, default = 960, help='prediction sequence length, horizon')
  • 再修改特征数量设置，data_parser变量，在run_power.py文件中只需要更改这些。
data_parser = {'power data': {'data': 'power data.csv', 'T': '总有功功率（kw）', 'M': [5, 5, 5], 'S': [1, 1, 1], 'MS': [5, 5, 1]},}
  • 注意，如果需要模型输出中间结果，即预测值、真实值，测试值等，请将—save参数置为True
parser.add_argument('--save', type=bool, default = True, help='save the output results')
  • 同样的，打开experiments文件夹，复制exp_ETTh.py文件，并粘贴在同目录中，重命名为exp_power.py，并将其中Exp_ETTh类修改为Exp_power。
class Exp_power(Exp_Basic):

数据处理

  • 打开experiments文件夹下exp_power.py文件，修改Exp_power类下_build_model函数，in_dim函数修改为数据特征数，我这里是5，所以in_dim = 5
def _build_model(self):

        if self.args.features == 'S':
            in_dim = 1
        elif self.args.features == 'M':
            # 自定义项目需要修改
            in_dim = 5
        else:
            print('Error!')
  • 再跳转到_get_data函数，修改data_dict
data_dict = {'power data': Dataset_Custom}
  • 在exp_power.py文件中只需要更改这些。到此为止，项目修改工作结束，这时跑一下run_power.py函数看看能否跑的通。

在kaggle上使用

  • 因为该源码只支持在GPU上运行，若使用的设备没有GPU，我们可以将项目文件搬到kaggle上进行，首先还是要根据上述说明修改好项目文件，然后打包成zip文件上传至kaggle数据集中。
  • 新建notebook文件，并将其设置为P100GPU模式下

    导入包

  • 加入环境变量
import sys
if not '/kaggle/input/scinet-model-data' in sys.path:
    sys.path += ['/kaggle/input/scinet-model-data']
  • 导入必要包
import argparse
import os
import torch
import numpy as np
import optuna
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"
from experiments.exp_power import Exp_power

参数传导

    args = argparse.ArgumentParser(description='SCINet on ETT dataset')

    args.model = 'SCINet'

    args.data = 'power data'
    args.root_path = '/kaggle/input/scinet-model-data/datasets/'
    args.data_path = 'power data.csv'
    args.features ='M'
    args.target = '总有功功率（kw）'
    args.freq = 't'
    args.checkpoints = 'exp/power_checkpoints/'
    args.inverse = False
    args.embed ='timeF'


    ### -------  device settings --------------
    args.use_gpu = True
    args.gpu = 0
    args.use_multi_gpu = False
    args.devices = '0'

    ### -------  input/output length settings --------------                                                                            
    args.seq_len = 480
    args.label_len = 288
    args.pred_len = 960
    args.concat_len = 0
    args.single_step = 0
    args.single_step_output_One = 0
    args.lastWeight = 1.0

    ### -------  training settings --------------  
    args.cols = False
    args.num_workers = 0
    args.itr = 0
    args.train_epochs = 100
    args.batch_size = 128
    args.patience = 5
    args.lr = 1e-4
    args.loss = 'SmoothL1Loss'
    args.optim = 'AdamW'
    args.lradj = 1
    args.use_amp = False
    # 是否保存结果文件
    args.save = True
    args.model_name = 'SCINet'
    args.resume = False
    args.evaluate = False

    ### -------  model settings --------------  
    args.hidden_size = 1.995
    args.INN = 1
    args.kernel = 7
    args.dilation = 1
    args.window_size = 480
    args.dropout = 0.5
    args.positionalEcoding = False
    args.groups = 1
    args.levels = 3
    args.stacks = 2
    args.num_decoder_layer = 1
    args.RIN = False
    args.decompose = False

检查GPU

args.use_gpu = True if torch.cuda.is_available() and args.use_gpu else False

if args.use_gpu and args.use_multi_gpu:
    args.devices = args.devices.replace(' ', '')
    device_ids = args.devices.split(',')
    args.device_ids = [int(id_) for id_ in device_ids]
    args.gpu = args.device_ids[0]

定义数据加载

data_parser = {'power data': {'data': 'power data.csv', 'T': '总有功功率（kw）', 'M': [5, 5, 5], 'S': [1, 1, 1], 'MS': [5, 5, 1]},}

if args.data in data_parser.keys():
    data_info = data_parser[args.data]
    args.data_path = data_info['data']
    args.target = data_info['T']
    args.enc_in, args.dec_in, args.c_out = data_info[args.features]

args.detail_freq = args.freq
args.freq = args.freq[-1:]

复现设置

torch.manual_seed(2023)  # reproducible
torch.cuda.manual_seed_all(2023)
torch.backends.cudnn.benchmark = False
torch.backends.cudnn.deterministic = True  # Can change it to False --> default: False
torch.backends.cudnn.enabled = True

训练模型

Exp = Exp_power

mae_ = []
maes_ = []
mse_ = []
mses_ = []

setting = '{}_levels {}_kernel {}_hidden {}'.format(args.model,args.levels,args.kernel,args.hidden_size)
exp = Exp(args)  # set experiments
exp.train(setting)
mae, maes, mse, mses = exp.test(setting)
print('{:s}:{:.4f},mae:{:.4f}'.format(setting, mse, mae))

模型参数调节

根据论文，较为重要的几个参数分别为—kernel、—levels、—stacks、—hidden_size其次是—lr、—dropout，我的建议是先调节联合调节—kernel、—levels、—stacks参数，然后再调节—lr、—dropout
参数调节范围建议：

  • —kernel整型[1,7]
  • —levels整型[1,5]
  • —stacks整型[1,2]
  • —hidden_size浮点型[0.1,2]
  • 调参时可以选择ray、optuna等智能调参框架，也可以选择写脚本进行网格搜索等等。但该模型时空复杂度并不低，这里还是建议选用智能优化调参框架，在时间尽可能短的情况下锁定局部最优解。
    后记
    这里放一张模型训练完成后绘制的真实值与预测值间对比图