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【tensorflow2.0】处理时间序列数据

国内的新冠肺炎疫情从发现至今已经持续3个多月了,这场起源于吃野味的灾难给大家的生活造成了诸多方面的影响。

有的同学是收入上的,有的同学是感情上的,有的同学是心理上的,还有的同学是体重上的。

那么国内的新冠肺炎疫情何时结束呢?什么时候我们才可以重获自由呢?

本篇文章将利用TensorFlow2.0建立时间序列RNN模型,对国内的新冠肺炎疫情结束时间进行预测。

一,准备数据

本文的数据集取自tushare,获取该数据集的方法参考了以下文章。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/109556102

首先看下数据是什么样子的:

有时间、确诊人数、治愈人数、死亡人数这些列。

然后是创建数据集:

import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf 
from tensorflow.keras import models,layers,losses,metrics,callbacks 
 
%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'svg'
 
df = pd.read_csv("./data/covid-19.csv",sep = "\t")
df.plot(x = "date",y = ["confirmed_num","cured_num","dead_num"],figsize=(10,6))
plt.xticks(rotation=60)
 


dfdata = df.set_index("date")
dfdiff = dfdata.diff(periods=1).dropna()
dfdiff = dfdiff.reset_index("date")
 
dfdiff.plot(x = "date",y = ["confirmed_num","cured_num","dead_num"],figsize=(10,6))
plt.xticks(rotation=60)
dfdiff = dfdiff.drop("date",axis = 1).astype("float32")
 


# 用某日前8天窗口数据作为输入预测该日数据
WINDOW_SIZE = 8
 
def batch_dataset(dataset):
    dataset_batched = dataset.batch(WINDOW_SIZE,drop_remainder=True)
    return dataset_batched
 
ds_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.constant(dfdiff.values,dtype = tf.float32)) \
   .window(WINDOW_SIZE,shift=1).flat_map(batch_dataset)
 
ds_label = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    tf.constant(dfdiff.values[WINDOW_SIZE:],dtype = tf.float32))
 
# 数据较小,可以将全部训练数据放入到一个batch中,提升性能
ds_train = tf.data.Dataset.zip((ds_data,ds_label)).batch(38).cache()

二,定义模型

使用Keras接口有以下3种方式构建模型:使用Sequential按层顺序构建模型,使用函数式API构建任意结构模型,继承Model基类构建自定义模型。

此处选择使用函数式API构建任意结构模型。

# 考虑到新增确诊,新增治愈,新增死亡人数数据不可能小于0,设计如下结构
class Block(layers.Layer):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(Block, self).__init__(**kwargs)
 
    def call(self, x_input,x):
        x_out = tf.maximum((1+x)*x_input[:,-1,:],0.0)
        return x_out
 
    def get_config(self):  
        config = super(Block, self).get_config()
        return config
 
tf.keras.backend.clear_session()
x_input = layers.Input(shape = (None,3),dtype = tf.float32)
x = layers.LSTM(3,return_sequences = True,input_shape=(None,3))(x_input)
x = layers.LSTM(3,return_sequences = True,input_shape=(None,3))(x)
x = layers.LSTM(3,return_sequences = True,input_shape=(None,3))(x)
x = layers.LSTM(3,input_shape=(None,3))(x)
x = layers.Dense(3)(x)
 
# 考虑到新增确诊,新增治愈,新增死亡人数数据不可能小于0,设计如下结构
# x = tf.maximum((1+x)*x_input[:,-1,:],0.0)
x = Block()(x_input,x)
model = models.Model(inputs = [x_input],outputs = [x])
model.summary()

三,训练模型

训练模型通常有3种方法,内置fit方法,内置train_on_batch方法,以及自定义训练循环。此处我们选择最常用也最简单的内置fit方法。

注:循环神经网络调试较为困难,需要设置多个不同的学习率多次尝试,以取得较好的效果。

# 自定义损失函数,考虑平方差和预测目标的比值
class MSPE(losses.Loss):
    def call(self,y_true,y_pred):
        err_percent = (y_true - y_pred)**2/(tf.maximum(y_true**2,1e-7))
        mean_err_percent = tf.reduce_mean(err_percent)
        return mean_err_percent
 
    def get_config(self):
        config = super(MSPE, self).get_config()
        return config
 
import datetime
 
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01)
model.compile(optimizer=optimizer,loss=MSPE(name = "MSPE"))
 
logdir = "./data/keras_model/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
 
tb_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(logdir, histogram_freq=1)
# 如果loss在100个epoch后没有提升,学习率减半。
lr_callback = tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor="loss",factor = 0.5, patience = 100)
# 当loss在200个epoch后没有提升,则提前终止训练。
stop_callback = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor = "loss", patience= 200)
callbacks_list = [tb_callback,lr_callback,stop_callback]
 
history = model.fit(ds_train,epochs=500,callbacks = callbacks_list)

部分结果:

......
Epoch 491/500
1/1 [==============================] - 0s 11ms/step - loss: 0.2643 - lr: 0.0050
Epoch 492/500
1/1 [==============================] - 0s 12ms/step - loss: 0.2625 - lr: 0.0050
Epoch 493/500
1/1 [==============================] - 0s 12ms/step - loss: 0.2628 - lr: 0.0050
Epoch 494/500
1/1 [==============================] - 0s 11ms/step - loss: 0.2633 - lr: 0.0050
Epoch 495/500
1/1 [==============================] - 0s 12ms/step - loss: 0.2619 - lr: 0.0050
Epoch 496/500
1/1 [==============================] - 0s 11ms/step - loss: 0.2627 - lr: 0.0050
Epoch 497/500
1/1 [==============================] - 0s 11ms/step - loss: 0.2622 - lr: 0.0050
Epoch 498/500
1/1 [==============================] - 0s 12ms/step - loss: 0.2618 - lr: 0.0050
Epoch 499/500
1/1 [==============================] - 0s 12ms/step - loss: 0.2624 - lr: 0.0050
Epoch 500/500
1/1 [==============================] - 0s 12ms/step - loss: 0.2616 - lr: 0.0050

四,评估模型

评估模型一般要设置验证集或者测试集,由于此例数据较少,我们仅仅可视化损失函数在训练集上的迭代情况。

%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'svg'
 
import matplotlib.pyplot as plt
 
def plot_metric(history, metric):
    train_metrics = history.history[metric]
    epochs = range(1, len(train_metrics) + 1)
    plt.plot(epochs, train_metrics, 'bo--')
    plt.title('Training '+ metric)
    plt.xlabel("Epochs")
    plt.ylabel(metric)
    plt.legend(["train_"+metric])
    plt.show()
 
plot_metric(history,"loss")

五,使用模型

此处我们使用模型预测疫情结束时间,即 新增确诊病例为0 的时间。

# 使用dfresult记录现有数据以及此后预测的疫情数据
dfresult = dfdiff[["confirmed_num","cured_num","dead_num"]].copy()
dfresult.tail()

# 预测此后100天的新增走势,将其结果添加到dfresult中
for i in range(100):
    arr_predict = model.predict(tf.constant(tf.expand_dims(dfresult.values[-38:,:],axis = 0)))
 
    dfpredict = pd.DataFrame(tf.cast(tf.floor(arr_predict),tf.float32).numpy(),
                columns = dfresult.columns)
    dfresult = dfresult.append(dfpredict,ignore_index=True)
dfresult.query("confirmed_num==0").head()

# 第55天开始新增确诊降为0,第45天对应3月10日,也就是10天后,即预计3月20日新增确诊降为0
# 注:该预测偏乐观
dfresult.query("cured_num==0").head()

# 第164天开始新增治愈降为0,第45天对应3月10日,也就是大概4个月后,即7月10日左右全部治愈。
# 注: 该预测偏悲观,并且存在问题,如果将每天新增治愈人数加起来,将超过累计确诊人数。
dfresult.query("dead_num==0").head()
# 第60天开始,新增死亡降为0,第45天对应3月10日,也就是大概15天后,即20200325
# 该预测较为合理

六,保存模型

推荐使用TensorFlow原生方式保存模型。

model.save('./data/tf_model_savedmodel', save_format="tf")
print('export saved model.')
model_loaded = tf.keras.models.load_model('./data/tf_model_savedmodel',compile=False)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
model_loaded.compile(optimizer=optimizer,loss=MSPE(name = "MSPE"))
model_loaded.predict(ds_train)

 

参考:

开源电子书地址:https://lyhue1991.github.io/eat_tensorflow2_in_30_days/

GitHub 项目地址:https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days

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