这篇文章主要讲PyTorch中LSTM的输入和输出，具体讲了数据流动过程中的维度变化，是所有文章的基础，必须要理解。这篇文章不涉及代码使用。

这篇文章是单变量单步预测的示例，即利用前24小时的负荷预测下一时刻的负荷值。

具体使用方法：利用pycharm或者其他IDE打开压缩包中的LSTM-Load-Forecasting项目，如下所示：

这里对args.py中的一些参数做一些解释，需要注意的是，不同的预测方法有不同的args配置，例如mm_args_parser表示多变量多步长(Multivariate-MultiStep)预测的配置文件。这里以多变量多步长预测的参数配置为例：

1. epochs：模型训练的轮数，意义不言而喻。
2. input_size：模型的输入维度，这里为7，表示用负荷+其余6个环境因素（对应csv文件中的7列数据）进行预测。如果需要更换为自己的数据，例如用降雨量+其余3个环境因素进行预测，那么这里应该有input_size=4。
3. seq_len：序列长度，这里为24，表示我们利用前24小时的负荷+环境因素去预测未来的负荷，请根据需求自行更改。
4. output_size：模型的输出大小，这里为4，表示我们利用前24小时的负荷+环境因素去预测未来4小时的负荷值。一般来讲，output_size越大，预测的效果也就越差，请根据需求自行更改。
5. hidden_size：LSTM的hidden_size大小，具体请参考LSTM的原理。一般这里不需要更改，如果预测效果不好，可以自行调整。
6. num_layers：LSTM的层数，调整原则同hidden_size。
7. lr：学习率，意义不言而喻。
8. batch_size：批大小，一般可作为一个超参数进行调整，一般不需要更改。
9. optimizer：优化器，一般使用Adam，不需要更改。
10. device：参数，如果有GPU则自动使用，否则使用CPU，不需要更改。
11. weight_decay：正则化参数，一般可作为一个超参数进行调整，一般不需要更改。
12. bidirectional：双向控制参数，如果为True，则使用双向LSTM，否则使用单向LSTM，请根据需要自行调整。
13. step_size：训练过程中每step_size个epoch调整一次学习率。
14. gamma：训练过程中每step_size个epoch后让学习率变为之前的gamma倍。

然后打开并运行LSTMs文件夹下的univariate_single_step.py文件，表示单变量单步长预测。如果需要更换预测长度，比如前12小时预测下一小时，只需将args.py中us_args_parser()函数中的参数seq_len改为12，其他参数的更改请参考前面对args中参数的讲解。即：

如果需要使用自己的数据，只需要将data文件夹下的data.csv替换为自己的csv文件，然后再对data_process.py中的nn_seq_us进行更改：

如果需要预测的变量为第s列，那么只需将图中的1改为s即可。

这篇文章是多变量单步预测的示例，即利用前24小时的负荷+环境因素预测下一时刻的负荷值。

具体使用方法：利用pycharm或者其他IDE打开压缩包中的LSTM-Load-Forecasting项目，然后打开并运行LSTMs文件夹下的multivariate_single_step.py文件。如果需要使用自己的数据，首先需要将data.csv进行替换，其次，对data_process.py中的nn_seq_ms进行更改：

具体来讲，首先需要将1替换为想要预测的变量的列索引，然后将2, 8替换为环境变量的列索引。其他参数的更改请参考前面对args中参数的讲解。

这篇文章是双向LSTM预测的示例，即将23节中的单向LSTM替换为双向LSTM。

具体使用方法：利用pycharm或者其他IDE打开压缩包中的LSTM-Load-Forecasting项目，然后将args.py中三个args_parser()函数中的bidirectional参数改为True即可：

这篇文章是多变量多步长预测的第一篇：直接多输出。我们利用前24小时的负荷+环境因素预测接下来多个小时的负荷值。

具体使用方法：利用pycharm或者其他IDE打开压缩包中的LSTM-MultiStep-Forecasting项目，如下所示：

然后打开并运行algorithms文件夹下的multiple_outputs.py文件即可。

如果需要调整预测长度，比如利用前24小时预测接下来12个小时，只需将args.py中mo_args_parser()函数中的output_size参数改为12即可，其他参数的更改请参考前面对args中参数的讲解。

如果需要使用自己的数据，首先需要将data文件夹下的data.csv替换为自己的csv文件，然后更改data_process.py中的nn_seq_mo()函数，更改方式和前面一样。

这篇文章是多变量多步长预测的第二篇：单步滚动预测。

具体使用方法：利用pycharm或者其他IDE打开压缩包中的LSTM-MultiStep-Forecasting项目，然后打开并运行algorithms文件夹下的single_step_scrolling.py文件即可。

如果需要使用自己的数据，首先需要将data文件夹下的data.csv替换为自己的csv文件，然后更改data_process.py中的nn_seq_sss()函数，更改方式和前面一样。

单步滚动预测的参数配置文件中出现了一个新的参数pred_step_size，其意思为预测的长度，与一开始的output_size表达的意思一致，但这里二者有所区分，区分如下：由于在单步滚动预测中，比如前10个预测后3个：我们首先利用[1…10]预测[11’]，然后利用[2…10 11’]预测[12’]，最后再利用[3…10 11’ 12’]预测[13’]，也就是为了得到多个预测输出，我们直接预测多次，并且在每次预测时将之前的预测值带入。这意味着虽然我们一共预测了未来3个时刻的负荷，但每个模型实际上只预测了未来一个时刻，只是3个时刻分别由3个不同的模型进行预测。因此在这里，output_size=1，意为模型只预测未来一个时刻的负荷，而pred_step_size=3，表示一共预测3个时刻。

其他参数的更改请参考前面对args中参数的讲解。

这篇文章是多变量多步长预测的第三篇：多模型单步预测。

具体使用方法：利用pycharm或者其他IDE打开压缩包中的LSTM-MultiStep-Forecasting项目，然后打开并运行algorithms文件夹下的multi_model_single_step.py文件即可。

如果需要使用自己的数据，首先需要将data文件夹下的data.csv替换为自己的csv文件，然后更改data_process.py中的nn_seq_mmss()函数，更改方式和前面一样。

其他参数的更改请参考前面对args中参数的讲解。

这篇文章是多变量多步长预测的第四篇：多模型滚动预测。

具体使用方法：利用pycharm或者其他IDE打开压缩包中的LSTM-MultiStep-Forecasting项目，然后打开并运行algorithms文件夹下的multi_model_scrolling.py文件即可。

如果需要使用自己的数据，首先需要将data文件夹下的data.csv替换为自己的csv文件，然后更改data_process.py中的nn_seq_mmss()函数，更改方式和前面一样。

其他参数的更改请参考前面对args中参数的讲解。

这篇文章是多变量多步长预测的第五篇：seq2seq预测。

具体使用方法：利用pycharm或者其他IDE打开压缩包中的LSTM-MultiStep-Forecasting项目，然后打开并运行algorithms文件夹下的seq2seq.py文件即可。

如果需要使用自己的数据，首先需要将data文件夹下的data.csv替换为自己的csv文件，然后更改data_process.py中的nn_seq_mos()函数，更改方式和前面一样。

其他参数的更改请参考前面对args中参数的讲解。

总结文章，不涉及代码使用，没啥可说的。

这部分讲怎么利用现有的模型预测未来不存在的值，这篇文章中给出了一个大致的模型框架，如果需要针对自己的情况进行预测，可以加我微信进行询问。

这篇文章是时间序列预测多任务学习的示例，即一次性输出多个变量，例如利用前24小时的负荷+温度预测接下来12个小时的负荷+温度。

具体使用方法：利用pycharm或者其他IDE打开压缩包中的LSTM-MultiStep-Forecasting项目，然后打开并运行algorithms文件夹下的multi_task_learning.py文件即可。

如果需要使用自己的数据，首先需要将data文件夹下的mtl_data_1.csv或者mtl_data_2.csv替换为自己的csv文件，然后更改data_process.py中的nn_seq_mtl()函数。同时，args.py中的multi_task_args_parser()函数也需要进行更改：

其中output_size表示预测长度，即预测接下来12个小时的多个变量值；n_outputs表示需要预测的变量个数，比如本篇文章中需要预测3个变量。

其他参数的更改请参考前面对args中参数的讲解。

这篇文章是ANN时间序列预测示例。

具体使用方法：利用pycharm或者其他IDE打开压缩包中的ANN-Speed-Forecasting项目，如下所示：

然后打开并运行ann.py文件即可。

如果需要使用自己的数据集，只需将data文件夹下的data.csv替换为自己的csv文件，然后更改data_process.py的相关方法。由于这里使用的数据集与之前文章的数据集不一致，因此数据处理部分的代码更改不具有普遍性，具体情况具体分析。

这篇文章是ANN时间序列预测的示例。

具体使用方法：利用pycharm或者其他IDE打开压缩包中的CNN-Speed-Forecasting项目，如下所示：

然后打开并运行cnn.py文件即可。

如果需要使用自己的数据集，只需将data文件夹下的data.csv替换为自己的csv文件，然后更改data_process.py的相关方法。由于这里使用的数据集与之前文章的数据集不一致，因此数据处理部分的代码更改不具有普遍性，具体情况具体分析。

这篇文章是CNN-LSTM混合模型时间序列预测的示例。

具体使用方法：利用pycharm或者其他IDE打开压缩包中的CNN-Speed-Forecasting项目，如下所示：

然后打开并运行main.py文件即可。

如果需要使用自己的数据集，只需将data文件夹下的data.csv替换为自己的csv文件，然后更改get_data.py的相关方法，更改方法同前面多变量多步长预测。

这里对部分参数做下解释（其他参数的解释见前面）：

1. in_channels：CNN的输入通道数，与前面讲的input_size是一回事。
2. out_channels：CNN的输出通道数。

其他参数的更改请参考前面对args中参数的讲解。

这篇文章是Transformer时间序列预测的示例。

具体使用方法：利用pycharm或者其他IDE打开压缩包中的Transformer-Timeseries-Forecasting项目，如下所示：

然后打开并运行main.py文件即可。

如果需要使用自己的数据集，只需将data文件夹下的data.csv替换为自己的csv文件，然后更改get_data.py的相关方法。

d_model的意思请参考transformer时序预测那篇文章。

其他参数的更改请参考前面对args中参数的讲解。

TensorFlow代码的整体结构与使用方法与PyTorch几乎一模一样，因此就不再详细介绍。