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# ---
# jupyter:
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#   kernelspec:
#     display_name: Python 3
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# # RNN 用于时间序列的分析
# 前面我们讲到使用 RNN 做简单的图像分类的问题，但是 RNN 并不擅长此类问题，下面我们讲一讲如何将 RNN 用到时间序列的问题上，因为对于时序数据，后面的数据会用到前面的数据，LSTM 的记忆特性非常适合这种场景。

# 首先我们可以读入数据，这个数据是 10 年飞机月流量，可视化得到下面的效果。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# %matplotlib inline

data_csv = pd.read_csv('./data.csv', usecols=[1])

plt.plot(data_csv)

# 首先我们进行预处理，将数据中 `na` 的数据去掉，然后将数据标准化到 0 ~ 1 之间。

# 数据预处理
data_csv = data_csv.dropna()
dataset = data_csv.values
dataset = dataset.astype('float32')
max_value = np.max(dataset)
min_value = np.min(dataset)
scalar = max_value - min_value
dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset))

# 接着我们进行数据集的创建，我们想通过前面几个月的流量来预测当月的流量，比如我们希望通过前两个月的流量来预测当月的流量，我们可以将前两个月的流量当做输入，当月的流量当做输出。同时我们需要将我们的数据集分为训练集和测试集，通过测试集的效果来测试模型的性能，这里我们简单的将前面几年的数据作为训练集，后面两年的数据作为测试集。

def create_dataset(dataset, look_back=2):
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(dataset) - look_back):
        a = dataset[i:(i + look_back)]
        dataX.append(a)
        dataY.append(dataset[i + look_back])
    return np.array(dataX), np.array(dataY)

# 创建好输入输出
data_X, data_Y = create_dataset(dataset)

# 划分训练集和测试集，70% 作为训练集
train_size = int(len(data_X) * 0.7)
test_size = len(data_X) - train_size
train_X = data_X[:train_size]
train_Y = data_Y[:train_size]
test_X = data_X[train_size:]
test_Y = data_Y[train_size:]

train_Y.shape

# 最后，我们需要将数据改变一下形状，因为 RNN 读入的数据维度是 (seq, batch, feature)，所以要重新改变一下数据的维度，这里只有一个序列，所以 batch 是 1，而输入的 feature 就是我们希望依据的几个月份，这里我们定的是两个月份，所以 feature 就是 2.

# +
import torch

train_X = train_X.reshape(-1, 1, 2)
train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 1)
test_X = test_X.reshape(-1, 1, 2)

train_x = torch.from_numpy(train_X)
train_y = torch.from_numpy(train_Y)
test_x = torch.from_numpy(test_X)
# -

from torch import nn
from torch.autograd import Variable

# 这里定义好模型，模型的第一部分是一个两层的 RNN，每一步模型接受两个月的输入作为特征，得到一个输出特征。接着通过一个线性层将 RNN 的输出回归到流量的具体数值，这里我们需要用 `view` 来重新排列，因为 `nn.Linear` 不接受三维的输入，所以我们先将前两维合并在一起，然后经过线性层之后再将其分开，最后输出结果。

# 定义模型
class lstm_reg(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layers=2):
        super(lstm_reg, self).__init__()
        
        self.rnn = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers) # rnn
        self.reg = nn.Linear(hidden_size, output_size) # 回归
        
    def forward(self, x):
        x, _ = self.rnn(x) # (seq, batch, hidden)
        s, b, h = x.shape
        x = x.view(s*b, h) # 转换成线性层的输入格式
        x = self.reg(x)
        x = x.view(s, b, -1)
        return x

# +
net = lstm_reg(2, 4)

criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2)
# -

# 定义好网络结构，输入的维度是 2，因为我们使用两个月的流量作为输入，隐藏层的维度可以任意指定，这里我们选的 4

# 开始训练
for e in range(1000):
    var_x = Variable(train_x)
    var_y = Variable(train_y)
    # 前向传播
    out = net(var_x)
    loss = criterion(out, var_y)
    # 反向传播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if (e + 1) % 100 == 0: # 每 100 次输出结果
        print('Epoch: {}, Loss: {:.5f}'.format(e + 1, loss.data[0]))

# 训练完成之后，我们可以用训练好的模型去预测后面的结果

net = net.eval() # 转换成测试模式

data_X = data_X.reshape(-1, 1, 2)
data_X = torch.from_numpy(data_X)
var_data = Variable(data_X)
pred_test = net(var_data) # 测试集的预测结果

# 改变输出的格式
pred_test = pred_test.view(-1).data.numpy()

# 画出实际结果和预测的结果
plt.plot(pred_test, 'r', label='prediction')
plt.plot(dataset, 'b', label='real')
plt.legend(loc='best')

# 这里蓝色的是真实的数据集，红色的是预测的结果，我们能够看到，使用 lstm 能够得到比较相近的结果，预测的趋势也与真实的数据集是相同的，因为其能够记忆之前的信息，而单纯的使用线性回归并不能得到较好的结果，从这个例子也说明了 RNN 对于序列有着非常好的性能。

# **小练习：试试改变隐藏状态输出的特征数，看看有没有什么改变，同时试试使用简单的线性回归模型，看看会得到什么样的结果**