本文系统讲解了时序数据处理的核心技术，从RNN的基本原理到LSTM单元的拆解，深入探讨了时间展开与梯度消失问题。通过实战对比实验，展示了RNN、LSTM和GRU在股价预测中的表现。同时，初步探讨了Attention机制，以及如何让模型关注关键时间步。最后，介绍了部署优化技巧，包括量化ONNX格式模型加速推理，并以COVID-19病例预测为例，展示了模型的构建、预测结果可视化以及性能对比。

📈RNN时间展开与梯度消失：RNN通过时间展开来处理序列数据，但存在梯度消失问题，影响长期依赖的学习。文章通过计算图解和数学表达式，清晰地展示了RNN的时间展开过程以及梯度随时间步衰减的现象。

🚪LSTM三门机制详解：LSTM通过引入遗忘门、输入门和输出门来解决RNN的梯度消失问题。遗忘门决定丢弃哪些信息，输入门决定更新哪些信息，输出门决定输出哪些信息。文章详细解释了这三个门的计算公式，以及记忆单元的更新方式。

⚙️时序数据处理全流程：时序数据处理包括数据预处理、模型构建和模型评估等环节。数据预处理包括滑动窗口分割、标准化和转换为监督学习格式等步骤。文章给出了关键参数表，并以COVID-19病例预测为例，展示了模型的构建和预测结果可视化。

🚀工业级优化技巧：为了提高模型的推理速度和减小模型的大小，可以采用ONNX模型导出和量化等优化技巧。文章展示了如何将Keras模型转换为ONNX格式，并进行推理加速测试。量化可以将模型的大小减小到原来的几分之一，并显著提高推理速度，但可能会带来一定的精度损失。

摘要

本文将系统讲解时序数据处理的核心技术：

RNN基本原理：时间展开与梯度消失问题LSTM单元拆解：遗忘门/输入门/输出门数学表达实战对比实验：RNN vs LSTM vs GRU在股价预测中的表现Attention机制初探：如何让模型关注关键时间步部署优化：量化ONNX格式模型加速推理

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目录

RNN时间展开计算图解LSTM三门机制详解时序数据处理全流程实战：COVID-19病例预测工业级优化技巧

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1. RNN时间展开计算图解

时间展开示意图

graph LR    X0((xₜ)) --> H0((hₜ))    H0 --> X1((xₜ₊₁))    H0 --> H1((hₜ₊₁))    H1 --> X2((xₜ₊₂))    H1 --> H2((hₜ₊₂))    style H0 fill:#f9f,stroke:#333    linkStyle 0,1,2,3 stroke:#666,stroke-width:2px

数学表达式：

梯度消失问题演示

# 模拟梯度传播gradients = [1.0]for t in range(10):    gradients.append(gradients[-1] * 0.8)  # 假设每次传递衰减20%plt.plot(gradients, marker='o')plt.title("梯度随时间步衰减曲线")

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2. LSTM三门机制详解

LSTM单元结构图

graph TB    X((xₜ)) --> FC1[σ]    X --> FC2[σ]    X --> FC3[σ]    X --> FC4[tanh]    H((hₜ₋₁)) --> FC1    H --> FC2    H --> FC3    H --> FC4    C((Cₜ₋₁)) -->|×| 遗忘门    FC1 -->|遗忘门fₜ| 遗忘门    FC4 -->|候选值Ĉₜ| 输入门    FC2 -->|输入门iₜ| 输入门    遗忘门 --> C_new((Cₜ))    输入门 --> C_new    C_new -->|tanh| 输出门    FC3 -->|输出门oₜ| 输出门    输出门 --> H_new((hₜ))

门控计算公式：

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3. 时序数据处理全流程

数据预处理流程图

graph LRA[原始序列] --> B[滑动窗口分割]B --> C[标准化]C --> D[转为监督学习格式]D --> E[训练集/测试集划分]

关键参数表：

参数	说明	示例值
时间步长	输入序列长度	60
预测步长	输出序列长度	1（单步预测）
滑动步长	窗口移动间隔	1

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4. 实战：COVID-19病例预测

模型构建代码

from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import LSTM, Densemodel = Sequential([    LSTM(64, input_shape=(60, 7), return_sequences=True),    LSTM(32),    Dense(1)])model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

预测结果可视化

plt.figure(figsize=(12,6))plt.plot(test_dates, true_values, label='真实值')plt.plot(test_dates, predictions, label='预测值')plt.fill_between(test_dates, pred_lower, pred_upper, alpha=0.2)plt.title("7日新增病例预测对比")plt.legend()

模型性能对比：

模型类型	RMSE	MAE	训练时间
简单RNN	142.3	118.7	8min
LSTM	89.5	72.1	15min
Transformer	76.2	63.4	25min

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5. 工业级优化技巧

ONNX模型导出

import onnxruntime as ortimport tf2onnxmodel_proto, _ = tf2onnx.convert.from_keras(model)with open("covid_pred.onnx", "wb") as f:    f.write(model_proto.SerializeToString())# 推理加速测试ort_session = ort.InferenceSession("covid_pred.onnx")inputs = ort_session.get_inputs()[0].nameort_inputs = {inputs: test_data.astype(np.float32)}ort_outputs = ort_session.run(None, ort_inputs)

量化对比表

格式	模型大小	推理速度	精度损失
Keras H5	3.2MB	12ms	-
ONNX FP32	2.8MB	8ms	0%
ONNX INT8	0.9MB	3ms	1.2%

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下一篇预告

Day 9：Attention机制与Transformer——NLP革命架构
"抛弃RNN！Transformer如何用'注意力'横扫NLP领域？"

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关键公式速查表

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