使用Tensorflow实现的基于LSTM的预测实例

引言

算法在工程中的应用越来越广泛，tensorflow在工业界大放异彩。笔者的项目也使用了LSTM算法的预测能力，大大降低了运用的成本，提高了运营效率。
为了体验tensorflow的开发模式，笔者使用tensorflow实现了一个基于LSTM算法的预测实例，与大家分享。

LSTM的前世今生

在LSTM之前，我们先介绍另一个如雷贯耳的名词RNN(Recurrent Neural Networks)，中文名是递归神经网络。LSTM是对RNN隐含层的改进。RNN最主要的用途是处理序列数据，且该序列的当前输出与前面的输出也有关。比如，要分析一段文本的含义时，当前词汇与上一个词汇是有关系的，并不是孤立存在的，上文对当前的输出产生了影响。因此RNN在NLP（Natural Language Processing）中获得非常成功的应用。
LSTM因为《Long short-term memory》这篇论文为世人所熟知，LSTM的出现是为了解决RNN无法有效处理长期记忆（Long Term Dependencies）的问题。
标准RNN在进行长期记忆计算会产生‘梯度消失或者梯度膨胀问题’（原作者描述为“vanishing or exploding gradients”），即RNN的梯度数据会在若干次递归计算后，由于反向多次求导的递归过程中产生的计算误差的叠加，导致梯度消失或者梯度膨胀。粗略的说，‘梯度消失’的表现为很多个小于1的项连乘就很快的逼近零。
LSTM是如何做到避免梯度消失，简单的说，LSTM在神经元的状态转移时，不对状态值添加scale参数或矩阵变换。同时，引入‘门函数’，如输入门，输出门，遗忘门，控制输入信息、状态转移，以及输出信息的有选择性地表达。

tensorflow

tensorflow是google发布的一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库，计算的对象称为张量，即多维数组。已经发布了可用于生产环境的1.0版本, 被工业界广泛用于机器学习和深度学习的研究和算法应用开发。
官方主页：https://www.tensorflow.org/

预测场景

LSTM非常适用于基于时序数据的预测，比如预测未来的股票行情，预测未来某个时间段的交通情况，预测未来的房价等。
本文使用房价数据作为训练样本，因为人在对房价进行预测时，基本上都会参考近期房价和历史趋势，对未来的价格作出一个预判。也就是说，历史上的房价数据，是会对未来的房价产生重大影响的，即当前输出受历史输出的影响，则房价的预测符合LSTM的应用优势。

定义LSTM模型

本文使用单层的LSTM模型对数据进行预测，更为复杂的多层LSTM模型也是基于单层LSTM模型进行扩展。定义一个基本的LSTM模型，需要定义如下几个部分：


    1. 定义时间步, 定义每个输入数据与前多少个有序的输入的数据有关联
    2. 定义隐层神经元的数量
    3. 定义每批训练样本数
    4. 定义输入层维度、权重、偏置
    5. 定义输出层维度、权重、偏置
    6. 定义学习率，学习率越小，越容易陷入局部最优结果，学习率越大，相邻两次训练结果间的抖动越大
    7. 定义损失函数
    8. 定义训练次数
    9. 构建训练数据集
    10. 构建测试数据集

获取数据集

在预测房价之前，需要先获取房价的数据，本文的数据来源为某房地产中介平台的交易数据。
如何使用python编写一个爬虫精确爬取数据，详见另一篇文章：
Python爬虫实战, 这也是为什么使用房价作为实例场景的原因，因为这个数据已经被爬取过了。

基于Tensorflow的LSTM实现

基于LSTM的demo代码实现在github上发布，传送门：https://github.com/huntertan/lstm-spider/tree/master/prediction
关键文件
- PricePredictor.py
  - LSTM预测模型实现
- chargeInfo.txt
  - 房价数据

算法效果

房价预测曲线.png

纵坐标数值的单位为万RMB

结束语

本文实现的demo离实际的工程应用还有差距，仅供体验和参考
算法的应用在某些场景中能够带来令人惊喜的效果，但在一个新的场景或者应用领域中，算法的效果具有很大的不确定性。
算法的基础理论晦涩难懂，二次开发和准确应用的门栏都相对较高，在工程应用过程中，不免会碰到算法持续改进了几个月，却在复杂的业务场景中表现不佳，无法真正上线应用的情况。
由于算法的不确定性，在进行严格排期的工程实施中，要准确回答‘使用算法解决xxx问题，需要几个人日’的问题，的确是个颇为困难的事。
希望越来越多成功的算法应用，能够不断改善人们的体验，解放人们的想象力，创造更加美好的生活。