时间序列篇基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part1 案例复现

本篇文章是对已有一篇文章的整理归纳，并对文章中提及的模型用Pytorch实现。

文章目录

前言
一、任务问题和数据集
- 1 任务问题
- 2 数据集
- 3 数据集读取并展示
二、模型实现
- 1 数据导入
- 2 数据预处理
- 3 数据集划分
- 4 网络模型及实例化
- 5 训练过程
三、总结

前言

序列，可以是采样得到的信号样本，也可以是传感器数据。

对于序列分类任务，常用的思路有两种：
1、原理统计相关，分解序列的相关性质研究规律（人工设计特征，再分类）
2、数据挖掘思路，机器学习做特征工程，模型拟合（自动学习特征，再分类）

人工设计特征方法：
基于序列距离：计算距离进行分类（类别模板or聚类）
基于统计特征：时序特征提取（均值，方差，差分）再分类
自动学习特征方法：
深度学习端到端（RNN, LSTM）

本文通过LSTM来实现对序列信号的分类。

主要思想和代码框架来自参考文献[1]

一、任务问题和数据集

1 任务问题

人体运动估计：
传感器生成高频数据，对不同状态下采集的数据进行分类，可以识别其范围内对象的移动。通过设置多个传感器并对信号进行采样分析，可以识别物体的运动方向。

“ 室内用户运动预测 ”问题：
在该任务中，多个运动传感器被放置在不同房间中，目标基于运动传感器捕获的数据来识别个体是否已经移动穿过房间。

两个房间有四个运动传感器（A1，A2，A3，A4）。
下图说明了传感器在每个房间中的位置。
在这里插入图片描述
一个人可以沿着上图中所示的六个预定义路径中的任何一个移动。每个路径都生成一个 RSS 测量的轨迹样本，从轨迹的开始一直到标记点，在图中表示为 M。标记 M 对于所有运动都是相同的，因此不能仅仅根据在 M 处收集的 RSS 值来区分不同的路径。
该图还显示了所考虑的用户轨迹类型的简化说明，直线路径导致于空间变化，曲线路径导致空间不变。有在房间内移动和在房间之间移动两种类别。

2 数据集

文件	含义
RSS_Position_dataset/dataset	样本数据
RSS_Position_dataset/groups	标签文件和组别文件（划分数据集）
RSS_Position_dataset/MovementAAL.jpg	上面的示意图

数据集最重要的有316个csv文件：

【dataset 文件夹】
314 个MovementAAL csv文件，是序列样本，每个文件都包含与输入 RSS 数据的一个序列数据(每个文件记录一个用户轨迹)。该数据集包含314个序列数据(样本csv文件)。
1个 MovementAAL_target.csv 文件，是每个MovementAAL文件对应的标签（类别）。每一个样本对应的类别，表明用户的轨迹是否会导致空间变化(例如房间的变化)。特别地，标签为+1与位置变化相关联，而标签为 -1与位置保留相关联。
【groups 文件夹】
MovementAAL_DatasetGroup.csv文件，用于划分数据集

3 数据集读取并展示

import pandas as pd
# ----------------------------------------------------#
#   路径指定，文件读取
# ----------------------------------------------------#
df1 = pd.read_csv("DATA/RSS_Position_dataset/dataset/MovementAAL_RSS_1.csv")
df2 = pd.read_csv("DATA/RSS_Position_dataset/dataset/MovementAAL_RSS_2.csv")

df1.head()  # 返回一个新的DataFrame或Series对象，默认返回前5行。
df1.shape  # 返回文件的size，不同文件的len（行数）不同

二、模型实现

import os
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

1 数据导入

'''
/****************************************************/
    导入数据集
/****************************************************/
'''
# ----------------------------------------------------#
#   数据集样本
# ----------------------------------------------------#
path = "DATA/RSS_Position_dataset/dataset/MovementAAL_RSS_"
sequences = list()
for i in range(1, 315):  # 315为样本数
    file_path = path + str(i) + '.csv'
    df = pd.read_csv(file_path, header=0)
    values = df.values
    sequences.append(values)

# ----------------------------------------------------#
#   数据集标签
# ----------------------------------------------------#
targets = pd.read_csv('DATA/RSS_Position_dataset/dataset/MovementAAL_target.csv')
targets = targets.values[:, 1]

# ----------------------------------------------------#
#   数据集划分
# ----------------------------------------------------#
groups = pd.read_csv('DATA/RSS_Position_dataset/groups/MovementAAL_DatasetGroup.csv', header=0)
groups = groups.values[:, 1]

分析：

数据集样本：将所有的样本读入sequences列表中，列表长度为样本数，列表中每一个元素为一个样本。
数据集标签：targets 中存放。
数据集划分：数据集是在三对不同的房间中收集的，因此有三组。此信息可用于将数据集划分为训练集，测试集和验证集。

2 数据预处理

由于时间序列数据的长度不同，sequences列表中每个元素长度不一。无法直接在此数据集上构建模型。需要统一。原文中的思想是填充使相等。
这里是对样本，即sequences列表变量进行处理。

# ----------------------------------------------------#
#   Padding the sequence with the values in last row to max length
# ----------------------------------------------------#
# 函数用于填充和截断序列
def pad_truncate_sequences(sequences, max_len, dim=4, truncating='post', padding='post'):
    # 初始化一个空的numpy数组，用于存储填充后的序列
    padded_sequences = np.zeros((len(sequences), max_len, dim))
    for i, one_seq in enumerate(sequences):
        if len(one_seq) > max_len:  # 截断
            if truncating == 'pre':
                padded_sequences[i] = one_seq[-max_len:]
            else:
                padded_sequences[i] = one_seq[:max_len]
        else:  # 填充
            padding_len = max_len - len(one_seq)
            to_concat = np.repeat(one_seq[-1], padding_len).reshape(dim, padding_len).transpose()
            if padding == 'pre':
                padded_sequences[i] = np.concatenate([to_concat, one_seq])
            else:
                padded_sequences[i] = np.concatenate([one_seq, to_concat])
    return padded_sequences

# 使用自定义函数进行填充和截断
seq_len = 32
# truncate or pad the sequence to seq_len
final_seq = pad_truncate_sequences(sequences, max_len=seq_len, dim=4, truncating='post', padding='post')

对数据集来说，标签 +1/-1 不利于模型输出，变为 1/0。
这里是对标签，即targets类别变量进行处理。

# 设置标签从 +1/-1 ，变为 1/0
targets = np.array(targets)
final_targets = (targets+1)/2

3 数据集划分

# ----------------------------------------------------#
#   数据集划分
# ----------------------------------------------------#
# 将numpy数组转换为PyTorch张量
final_seq = torch.tensor(final_seq, dtype=torch.float)

# 划分样本为 训练集，验证集 和 测试集
train = [final_seq[i] for i in range(len(groups)) if groups[i] == 1]
validation = [final_seq[i] for i in range(len(groups)) if groups[i] == 2]
test = [final_seq[i] for i in range(len(groups)) if groups[i] == 3]
# 标签同理
train_target = [final_targets[i] for i in range(len(groups)) if groups[i] == 1]
validation_target = [final_targets[i] for i in range(len(groups)) if groups[i] == 2]
test_target = [final_targets[i] for i in range(len(groups)) if groups[i] == 3]

# 转换为PyTorch张量
train = torch.stack(train)
train_target = torch.tensor(train_target).long()

validation = torch.stack(validation)
validation_target = torch.tensor(validation_target).long()

test = torch.stack(test)
test_target = torch.tensor(test_target).long()

4 网络模型及实例化

'''
/****************************************************/
    网络模型
/****************************************************/
'''
# ----------------------------------------------------#
#   LSTM 模型
# ----------------------------------------------------#
class TimeSeriesClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, n_features, hidden_dim=256, output_size=1):
        super().__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=n_features, hidden_size=hidden_dim, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_size)  # output_size classes

    def forward(self, x):
        x, _ = self.lstm(x)  # LSTM层
        x = x[:, -1, :]  # 只取LSTM输出中的最后一个时间步
        x = self.fc(x)  # 通过一个全连接层
        return x


# ----------------------------------------------------#
#   模型实例化 和 部署
# ----------------------------------------------------#
n_features = 4  # 根据你的特征数量进行调整
output_size = 2
model = TimeSeriesClassifier(n_features=n_features, output_size=output_size)

# 打印模型结构
print(model)

5 训练过程

'''
/****************************************************/
    训练过程
/****************************************************/
'''
# 设置训练参数
epochs = 100  # 训练轮数，根据需要进行调整
batch_size = 4  # 批大小，根据你的硬件调整

# DataLoader 加载数据集
# 将数据集转换为张量并创建数据加载器
train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(train, train_target)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

validation_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(validation, validation_target)
validation_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=validation_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 学习率和优化策略
learning_rate = 1e-3
optimizer = optim.Adam(params=model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=5e-4)
lr_scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=2, gamma=0.5)  # 设置学习率下降策略


# ----------------------------------------------------#
#   训练
# ----------------------------------------------------#
def calculate_accuracy(y_pred, y_true):
    _, predicted_labels = torch.max(y_pred, 1)
    correct = (predicted_labels == y_true).float()
    accuracy = correct.sum() / len(correct)
    return accuracy


for epoch in range(epochs):
    model.train()  # 将模型设置为训练模式
    train_epoch_loss = []
    train_epoch_accuracy = []
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, labels = data  # 获取输入数据和标签
        optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
        outputs = model(inputs)  # 前向传播
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()  # 反向传播和优化
        optimizer.step()

        # 打印统计信息
        # train_epoch_loss.append(loss.item())
        # accuracy = calculate_accuracy(outputs, labels)
        # train_epoch_accuracy.append(accuracy.item())
        #
        # train_running_loss = np.average(train_epoch_loss)
        # train_running_accuracy = np.average(train_epoch_accuracy)
        #
        # if i % 10 == 9:  # 每10个批次打印一次
        #     print("--------------------------------------------")
        #     print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {train_running_loss}, accuracy: {train_running_accuracy}')

    # Validation accuracy
    model.eval()
    valid_epoch_accuracy = []
    with torch.no_grad():
        for inputs, labels in validation_loader:  # Assuming validation_loader is defined
            outputs = model(inputs)

            accuracy = calculate_accuracy(outputs, labels)
            valid_epoch_accuracy.append(accuracy.item())
    # 计算平均精度
    valid_running_accuracy = np.average(valid_epoch_accuracy)
    print(f'Epoch {epoch + 1}, Validation Accuracy: {valid_running_accuracy:.4f}')

print('Finished Training')

三、总结

在验证集上的分类准确率最高才70%。emmm我猜是数据少。

CSDN: 进行时间序列分类实践–python实战