Natuurlijk! Hier is een overzicht van de noodzakelijke stappen voor het ontwikkelen van een PyTorch-model voor tijdreeksvoorspelling, inclusief voorbeelden en tips: 1. Gegevensvoorverwerking a. Data Laden en Verkennen - Lees je dataset in (bijvoorbeeld met pandas). - Controleer op ontbrekende waarden en corrigeer indien nodig. ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('temperatuur_data.csv') print(df.head()) ``` b. Normalisatie of Standaardisatie - Normaliseer de temperatuurgegevens om training te stabiliseren. ```python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() df['temp_scaled'] = scaler.fit_transform(df[['temperatuur']]) ``` c. Sequenties Creëren - Bepaal de input- en outputlengte (look-back en horizon). - Maak sequenties voor modelinvoer. ```python import numpy as np sequence_length = 30 # bijvoorbeeld 30 dagen forecast_horizon = 1 # voorspelling voor de volgende dag def create_sequences(data, seq_length): xs = [] ys = [] for i in range(len(data) - seq_length): x = data[i:i+seq_length] y = data[i+seq_length] xs.append(x) ys.append(y) return np.array(xs), np.array(ys) data_values = df['temp_scaled'].values X, y = create_sequences(data_values, sequence_length) ``` 2. Modelkeuze - Voor tijdreeksvoorspelling zijn RNN, LSTM of GRU geschikt vanwege hun vermogen om temporele afhankelijkheden te modelleren. - Bijvoorbeeld een LSTM-model: ```python import torch import torch.nn as nn class LSTMForecast(nn.Module): def __init__(self, input_size=1, hidden_size=50, num_layers=2): super(LSTMForecast, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, 1) def forward(self, x): out, _ = self.lstm(x) out = out[:, -1, :] # laatste output out = self.linear(out) return out ``` 3. Trainingsstrategieën - Data in batches shuffelen niet noodzakelijk bij tijdreeksen, maar je kunt tijdreeksen in sequenties trainen. - Gebruik een geschikte verliesfunctie zoals MSELoss. - Pas early stopping toe om overfitting te voorkomen. ```python model = LSTMForecast() criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Voorbeeld training loop epochs = 100 for epoch in range(epochs): model.train() epoch_loss = 0 for batch_x, batch_y in dataloader: optimizer.zero_grad() output = model(batch_x) loss = criterion(output.squeeze(), batch_y) loss.backward() optimizer.step() epoch_loss += loss.item() print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {epoch_loss/len(dataloader)}') ``` 4. Implementatie en gebruik - Zet je gegevens om naar tensors en maak een DataLoader. ```python import torch from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset X_tensor = torch.tensor(X, dtype=torch.float32).unsqueeze(-1) # shape: (samples, seq_len, 1) y_tensor = torch.tensor(y, dtype=torch.float32) dataset = TensorDataset(X_tensor, y_tensor) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=False) ``` - Voorspel nieuwe data door sequenties te maken en het model te gebruiken. ```python model.eval() with torch.no_grad(): pred = model(new_sequence_tensor) # Transformeer terug naar originele schaal ``` 5. Evaluatie en finetuning - Gebruik metrics zoals RMSE of MAE. - Experimenteer met sequentiegrootte, modelarchitectuur en hyperparameters. Samengevat: - Start met goede gegevensvoorverwerking: normalisatie en sequentiecreatie. - Kies een geschikt model (bijvoorbeeld LSTM). - Train met passende strategieën, zoals early stopping. - Evalueer en verfijn je model. Ik hoop dat dit je een helder overzicht geeft om te beginnen met je tijdreeksvoorspellingsmodel in PyTorch!

Zeker, hier is een stapsgewijze handleiding voor het ontwikkelen van een PyTorch-model voor tijdreeksvoorspelling met dagelijkse temperatuurmetingen: ### 1. Gegevensvoorverwerking ```python import torch import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # Laad dataset data = pd.read_csv('temperatuur_data.csv') temperaturen = data['temperatuur'].values.reshape(-1, 1) # Normaliseer gegevens scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1)) temperatuur_genormaliseerd = scaler.fit_transform(temperaturen) # Maak sequentiële samples def create_sequences(data, seq_length): sequences = [] targets = [] for i in range(len(data)-seq_length): seq = data[i:i+seq_length] target = data[i+seq_length] sequences.append(seq) targets.append(target) return torch.FloatTensor(sequences), torch.FloatTensor(targets) SEQ_LENGTE = 30 # Gebruik 30 dagen om volgende dag te voorspellen X, y = create_sequences(temperatuur_genormaliseerd, SEQ_LENGTE) ``` ### 2. Modelarchitectuur (LSTM) ```python import torch.nn as nn class TemperatuurVoorspeller(nn.Module): def __init__(self, input_size=1, hidden_size=50, num_layers=2, output_size=1): super().__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) # Alleen laatste output return out model = TemperatuurVoorspeller() ``` ### 3. Trainingsconfiguratie ```python # Data splitsing train_size = int(0.8 * len(X)) X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:] y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:] # Training parameters criterium = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) epochs = 100 # DataLoader from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset train_dataset = TensorDataset(X_train, y_train) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) ``` ### 4. Trainingslus ```python for epoch in range(epochs): model.train() for batch_x, batch_y in train_loader: optimizer.zero_grad() output = model(batch_x) loss = criterium(output, batch_y) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 10 == 0: print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item():.4f}') ``` ### 5. Evaluatie en voorspelling ```python model.eval() with torch.no_grad(): test_predictions = model(X_test) test_loss = criterium(test_predictions, y_test) print(f'Test Loss: {test_loss:.4f}') # Voorbeeld voorspelling toekomstige_voorspelling = model(X_test[-1:]) temperatuur_terug = scaler.inverse_transform(toekomstige_voorspelling.numpy()) print(f"Voorspelde temperatuur: {temperatuur_terug[0][0]:.2f}°C") ``` ### Aanvullende technieken: - **Verdere voorverwerking**: - Seizoensontrending - Voeg externe features toe (luchtvochtigheid, windsnelheid) - **Modelverbeteringen**: - Bidirectionele LSTM - Attention mechanisme - Dropout-lagen voor regularisatie - **Trainingstrategieën**: - Early stopping - Learning rate scheduling - Kruisvalidatie met tijdseries splits ### Belangrijke overwegingen: 1. Kies SEQ_LENGTE gebaseerd op seizoenspatronen (bijv. 365 dagen voor jaarlijkse cycli) 2. Monitor overfitting met validation loss 3. Overweeg multivariate tijdreeks als extra features beschikbaar zijn Deze implementatie vormt een solide basis voor temperatuurvoorspelling en kan worden uitgebreid afhankelijk van uw specifieke vereisten en datasetkenmerken.