时间序列模型 HA

怼烎@ 2022-12-28 05:29 216阅读 0赞

数据为纽约市的交通进出情况（一个txt进，一个txt出），然后已知一年365天\*24小时的数据，想用HA来预测，并计算MAE和RMSE来评估预测准确性。

我的read()函数是用来拼接两个文件夹里的数据的，一般只要读取一个文件夹的数据即可，返回是一个大矩阵。

我的HA是按周来计算的，第一周不参与评价预测。从第8天开始，以之前每周的同一天取平均做预测。

**比如今天是周二，则累加之前所有周的周二的数据，取平均值。**

import numpy as np
    from Train_Validate import *
    import math
    
    def read():
        matrix = []
        file1 = "tensor_year_hour_lease.txt"
        file2 = "tensor_year_hour_return.txt"
        f1 = open(file1, "r")
        f2 = open(file2, "r")
        matrix1 = []
        lines1 = f1.readlines()
        for line in lines1:
            arr = line.split(",")
            arr = np.array(arr, dtype=int)
            matrix1.append(arr)
        f1.close()
        matrix2 = []
        lines2 = f2.readlines()
        for line in lines2:
            arr = line.split(",")
            arr = np.array(arr, dtype=int)
            matrix2.append(arr)
        f2.close()
        matrix = np.hstack((matrix1, matrix2))  # 拼接成功 输出（8760*188）
        return matrix
    
    
    def ha(day,hour):
        lines = read()
        # print(lines.shape)
        now = (day-1)*24+hour
        onweek = day % 7  # 这天是一周内的第几天
        times = math.ceil(now / 7 / 24)  # 向上取整 得次数
        # print("time:", times)
        sum = [0 for i in range(188)]
        for i in range(0, times):
            sum = np.array(sum) + np.array(lines[i*7*24+onweek*24+hour])
        # print(sum)
        sum = np.array(sum)
        sum = sum / times
        return sum
    
    def ergodic():
        bigaa = []
        for i in range(7, 365):  # 日期
            for j in range(0, 24):  # 小时
                print(i, j)
                aa = ha(i, j)
                bigaa.append(aa)
        res(bigaa)
    
    def res(predect):
        predect = np.array(predect)
        real = read()
        real = real[168:]
        # print(real.shape)  # 8592 * 188
        # print(predect.shape)  # 8592 * 188
        # MAE
        mae = np.average(np.absolute(predect - real))
        # RMSE
        mse = np.average((predect - real) ** 2)
        rmse = mse ** 0.5
        print("MAE:", mae)
        print("RMSE:", rmse)
    
    if __name__ == '__main__':
        ergodic()