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以下是一个使用Python和Transformer模型进行土壤水热模拟与预测的基本示例。在这个示例中，我们将使用PyTorch来构建和训练Transformer模型，同时使用一些模拟的土壤水热数据进行演示。

步骤概述

1. 数据准备：生成或加载土壤水热数据，并进行预处理。
2. 构建Transformer模型：使用PyTorch构建Transformer模型。
3. 训练模型：使用训练数据对模型进行训练。
4. 模型评估：使用测试数据评估模型的性能。
5. 预测：使用训练好的模型进行预测。

代码实现

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 1. 数据准备
# 生成模拟的土壤水热数据
def generate_data(num_samples, seq_length):# 这里简单生成一些随机数据作为示例data = np.random.randn(num_samples, seq_length, 2)  # 假设每个时间步有2个特征（水和热）return data# 划分训练集和测试集
def split_data(data, train_ratio=0.8):train_size = int(len(data) * train_ratio)train_data = data[:train_size]test_data = data[train_size:]return train_data, test_data# 准备数据加载器
def prepare_dataloader(data, batch_size):inputs = data[:, :-1, :]targets = data[:, 1:, :]dataset = torch.utils.data.TensorDataset(torch.tensor(inputs, dtype=torch.float32),torch.tensor(targets, dtype=torch.float32))dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)return dataloader# 2. 构建Transformer模型
class TransformerModel(nn.Module):def __init__(self, input_dim, d_model, nhead, num_layers, dim_feedforward):super(TransformerModel, self).__init__()self.embedding = nn.Linear(input_dim, d_model)self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead, dim_feedforward=dim_feedforward),num_layers=num_layers)self.decoder = nn.Linear(d_model, input_dim)def forward(self, src):src = self.embedding(src)src = src.permute(1, 0, 2)  # 调整维度以适应Transformer输入要求output = self.transformer_encoder(src)output = output.permute(1, 0, 2)  # 调整维度以适应输出要求output = self.decoder(output)return output# 3. 训练模型
def train_model(model, train_dataloader, criterion, optimizer, epochs):model.train()for epoch in range(epochs):total_loss = 0for inputs, targets in train_dataloader:optimizer.zero_grad()outputs = model(inputs)loss = criterion(outputs, targets)loss.backward()optimizer.step()total_loss += loss.item()print(f'Epoch {epoch + 1}/{epochs}, Loss: {total_loss / len(train_dataloader)}')# 4. 模型评估
def evaluate_model(model, test_dataloader, criterion):model.eval()total_loss = 0with torch.no_grad():for inputs, targets in test_dataloader:outputs = model(inputs)loss = criterion(outputs, targets)total_loss += loss.item()print(f'Test Loss: {total_loss / len(test_dataloader)}')# 5. 预测
def predict(model, input_sequence):model.eval()with torch.no_grad():input_tensor = torch.tensor(input_sequence, dtype=torch.float32).unsqueeze(0)output = model(input_tensor)return output.squeeze(0).numpy()# 主程序
if __name__ == '__main__':# 数据参数num_samples = 1000seq_length = 20batch_size = 32train_ratio = 0.8# 模型参数input_dim = 2d_model = 64nhead = 4num_layers = 2dim_feedforward = 128epochs = 10learning_rate = 0.001# 数据准备data = generate_data(num_samples, seq_length)train_data, test_data = split_data(data, train_ratio)train_dataloader = prepare_dataloader(train_data, batch_size)test_dataloader = prepare_dataloader(test_data, batch_size)# 构建模型model = TransformerModel(input_dim, d_model, nhead, num_layers, dim_feedforward)# 定义损失函数和优化器criterion = nn.MSELoss()optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)# 训练模型train_model(model, train_dataloader, criterion, optimizer, epochs)# 评估模型evaluate_model(model, test_dataloader, criterion)# 预测sample_input = test_data[0, :-1, :]prediction = predict(model, sample_input)# 可视化预测结果plt.figure(figsize=(10, 6))plt.plot(prediction[:, 0], label='Predicted Water')plt.plot(prediction[:, 1], label='Predicted Heat')plt.legend()plt.show()

代码解释

1. 数据准备：

   • generate_data 函数生成模拟的土壤水热数据。
   • split_data 函数将数据划分为训练集和测试集。
   • prepare_dataloader 函数将数据转换为PyTorch的 DataLoader 对象，方便批量训练。

2. 构建Transformer模型：

   • TransformerModel 类定义了一个简单的Transformer模型，包括嵌入层、Transformer编码器和解码器。

3. 训练模型：

   • train_model 函数使用训练数据对模型进行训练，并打印每个epoch的损失。

4. 模型评估：

   • evaluate_model 函数使用测试数据评估模型的性能，并打印测试损失。

5. 预测：

   • predict 函数使用训练好的模型进行预测。

注意事项

• 这里使用的是模拟数据，实际应用中需要使用真实的土壤水热数据。
• 模型的超参数（如 d_model、nhead、num_layers 等）需要根据实际情况进行调整。
• 可以进一步优化模型，如添加更多的层、调整学习率等。