简介这份资源面向计算机、电子信息工程、数学等专业的学生与研究人员提供一套Python实现的LSTM-GNN时间序列预测完整代码可用于课程设计、期末大作业或毕业设计也适合需要理解序列依赖与图结构关联的预测场景如金融分析、交通流量与临床事件预测。压缩包共82个文件约159KB以43个py脚本为核心涵盖模型定义、训练入口、图构建与数据预处理模块26个csv为多组实验结果5个sql负责数据表与标签构建另有md说明、txt依赖清单与json路径配置结构清晰便于按模块查阅。资源附赠案例数据可直接运行代码采用参数化编程参数调整方便注释与思路说明较细便于读者快速复现LSTM、GNN及二者融合的对比实验并理解图构建、指标评估与显著性检验等环节。目前已有228人学习下载适合希望从代码层面掌握LSTM-GNN时间序列预测实现细节的读者参考。1. 从一份 eICU 上的 LSTM-GNN 源码包说起它到底能跑出什么如果你手头有一份Python实现LSTM-GNN时间序列预测.rar解压后看到train_ns_lstmgnn.py、graph_construction、eICU_preprocessing这些目录第一反应大概率是这到底是个能直接跑的完整项目还是一堆散装脚本我拆过之后可以明确说这是一份围绕eICU 重症监护数据库构建的、把 LSTM 时序建模和图神经网络GNN结构建模拼在一起的预测代码包目标变量是LOS住院时长和IHM院内死亡率results目录里那二十多个 CSV 就是各模型组合的预测结果存档。它解决的核心问题是传统 LSTM 只能吃单条时间序列但 ICU 里病人的检验指标、用药、诊断之间是互相影响的比如肾功能指标和用药方案之间存在关联这种关联用图结构表达更自然。这份代码把每个病人建成一张图节点是不同时间窗内的特征边由create_graph.py和create_bert_graph.py按相似度或诊断共现关系构建再送进 GNN 聚合最后和 LSTM 的时序输出融合。适合谁做医疗时序预测的研究生、需要复现 LSTM-GNN 融合架构的算法工程师以及课程设计想找一个有真实数据集支撑的完整项目的同学。但注意摘要里提到的 Matlab 版本和这份 Python 代码包是两回事别混着用。2. 环境与数据管线从 eICU 原始表到模型可读的图样本2.1 依赖安装与目录结构确认拿到压缩包先别急着python train_ns_lstmgnn.py那个脚本依赖预处理产物。先看requirements要求.txt里面列了核心依赖。我一般会建一个干净的 conda 环境避免和本机已有的 torch 版本打架。conda create -n lstmgnn python3.8 -y conda activate lstmgnn pip install -r requirements要求.txt逻辑说明Python 3.8 是这类 2021 年前后代码包比较稳的版本torch 和 torch-geometric 的版本兼容性在这个版本下翻车概率最低。requirements要求.txt里如果没锁死版本建议手动确认torch1.8、torch-geometric2.0因为graph_construction里的create_graph.py用到了torch_geometric.data.Data和DataLoader低版本 API 对不上。参数说明环境名lstmgnn随意但别用中文路径。requirements要求.txt这个文件名带中文pip install -r时如果终端编码不是 UTF-8可能报FileNotFoundError可以先cp requirements要求.txt req.txt再装。2.2 eICU 预处理四张 SQL 表怎么串起来eICU_preprocessing目录是整个管线的起点。里面create_all_tables.sql、labels.sql、flat_features.sql、timeseries.sql、diagnoses.sql这几张表不是随便放的它们对应 eICU 原始数据到模型输入的四个阶段。文件作用输出给谁create_all_tables.sql建基础表把 eICU 原始 CSV 导入后续所有 SQLflat_features.sql提取静态特征年龄、性别、入院类型flat_and_labels.pytimeseries.sql提取时序特征生命体征、检验值timeseries.pydiagnoses.sql提取诊断字符串get_diagnosis_strings.pylabels.sql生成 LOS 和 IHM 标签split_train_test.py常见做法是先在 PostgreSQL 里跑create_all_tables.sql再依次跑后面几个。run_all_preprocessing.py是个封装脚本但我不建议一上来就跑它因为里面路径写死了你得先改paths.json。# paths.json 示例结构根据实际目录改 { raw_data: /data/eicu-crd/2.0/, intermediate: /data/eicu_process/, output: /data/eicu_model_input/ }逻辑说明paths.json被dataloader和train_*.py共同读取改一处全局生效。参数说明raw_data指向 eICU 官方 CSV 解压后的目录intermediate放 SQL 导出的中间表output放最终.pt或.pkl样本文件。如果output目录不存在split_train_test.py不会自动创建会直接抛FileNotFoundError这是第一个容易卡住的地方。2.3 图构建create_graph.py和create_bert_graph.py的区别graph_construction下有两个建图脚本用途不同。create_graph.py基于特征相似度建边比如两个时间窗的特征向量余弦相似度超过阈值就连边create_bert_graph.py则用bert.py对诊断字符串做编码再按诊断嵌入的相似度建边。前者快后者慢但语义信息更丰富。# create_graph.py 核心逻辑示意 import torch from torch_geometric.data import Data def build_graph(features, threshold0.5): # features: [num_nodes, feat_dim] norm features / features.norm(dim1, keepdimTrue) sim torch.mm(norm, norm.t()) # 余弦相似度矩阵 edge_index (sim threshold).nonzero().t().contiguous() return Data(xfeatures, edge_indexedge_index)逻辑说明先对特征做 L2 归一化再算相似度矩阵超过threshold的节点对作为边。参数说明threshold是关键设 0.3 图太密GNN 聚合时噪声大设 0.7 图太稀很多节点成孤立点。我一般从 0.5 起步看results里验证集指标再微调。create_bert_graph.py多了一步get_diagnosis_strings.py生成诊断文本列表再用bert.py编码建图逻辑类似但输入换成 BERT 嵌入。3. 模型训练train_ns_lstmgnn.py与train_dynamic.py的参数怎么设3.1 两个训练脚本的分工train_ns_lstmgnn.py里的ns大概率指 node-level static 或类似含义对应静态图构建方式train_dynamic.py则处理动态图即不同时间窗的图结构会变化。train_ns_lstm.py和train_ns_gnn.py是消融实验用的单模型版本分别只跑 LSTM 和只跑 GNN方便对比融合模型是否真的有效。# 跑融合模型 python train_ns_lstmgnn.py --config hyperparameters/args.py # 跑动态图版本 python train_dynamic.py --config hyperparameters/args.py逻辑说明hyperparameters/args.py里用argparse定义了所有可调参数包括hidden_dim、num_layers、lr、epochs、graph_type等。参数说明graph_type可选gat、gcn、sage、mpnn对应results里不同前缀的 CSV 文件。比如lstmgnn_gat_ihm.csv就是 GAT 作为 GNN backbone 的 IHM 预测结果。3.2 关键超参数与结果文件对应关系results目录里的 CSV 命名有规律{模型}_{图类型}_{任务}.csv。比如lstmgnn_mpnn_los_no_diag.csv表示 LSTM-GNN 融合、MPNN 图卷积、LOS 任务、不使用诊断信息。no_diag后缀说明该实验去掉了诊断相关的图边用来验证诊断信息对预测的贡献。参数建议范围影响hidden_dim64 / 128 / 256太小欠拟合太大在 eICU 这种量级上容易过拟合lr1e-4 ~ 1e-3配合ReduceLROnPlateau用初始 1e-3 较稳num_epochs50 ~ 100看验证集 loss 早停别硬跑满dropout0.3 ~ 0.5图神经网络层间必加否则过拟合明显batch_size32 / 64受显存限制图样本比普通张量占显存# hyperparameters/args.py 里我常改的几项 parser.add_argument(--hidden_dim, typeint, default128) parser.add_argument(--lr, typefloat, default1e-3) parser.add_argument(--dropout, typefloat, default0.4) parser.add_argument(--graph_type, typestr, defaultgat) parser.add_argument(--task, typestr, defaultihm) # 或 los逻辑说明task决定标签列和损失函数IHM 是二分类用交叉熵LOS 是回归用 MSE。参数说明如果显存不够先把batch_size降到 16再把hidden_dim从 256 降到 128别一上来就改模型结构。3.3 训练过程监控与significance_testingutils/significance_testing这个模块不是训练必需的但它是这份代码包比较有价值的部分——用来做模型间的统计显著性检验。跑完多个模型后可以用它对比 LSTM-GNN 和纯 LSTM 的指标差异是否显著。from utils.significance_testing import paired_ttest # 假设 lstm_preds 和 lstmgnn_preds 是同一测试集上的预测 stat, p_value paired_ttest(lstm_preds, lstmgnn_preds) print(fp-value: {p_value:.4f})逻辑说明配对 t 检验要求两组预测来自同一批样本dataloader里的split_train_test.py保证了这一点。参数说明p_value 0.05才能说融合模型显著优于单模型否则可能只是随机波动。这个模块在课程设计里很加分因为不是所有开源代码都带显著性检验。4. 避坑与排查这份代码包最容易翻车的五个地方4.1 现象跑run_all_preprocessing.py报psycopg2.OperationalError原因脚本默认连本地 PostgreSQL但paths.json里没配数据库连接串或者 eICU 数据没导入。解决先手动建库用create_all_tables.sql导入 CSV确认SELECT count(*) FROM patient有数据再改run_all_preprocessing.py里的连接参数或者干脆跳过它手动按顺序跑 SQL 和 Python 脚本。4.2 现象create_bert_graph.py卡在模型下载原因bert.py里可能写死了从 HuggingFace 在线加载bert-base-uncased。解决提前把模型权重下到本地改bert.py里的from_pretrained路径为本地目录。如果网络环境受限可以先用create_graph.py跑通流程诊断图后面再补。4.3 现象训练 loss 不降或者降到某个值就震荡原因图构建的threshold设得太低边太密GNN 聚合时过平滑。解决把threshold从 0.3 提到 0.5 甚至 0.6同时加dropout。另一个可能是lr太大先降到 1e-4 试 10 个 epoch。4.4 现象results里的 CSV 和当前代码跑出来的对不上原因results是作者预存的实验结果可能用了不同的超参数或数据划分。解决别把 CSV 当基准自己跑一遍train_ns_lstmgnn.py用significance_testing对比自己的结果和 CSV 里的指标差异大就检查split_train_test.py的随机种子是否固定。4.5 现象显存溢出报CUDA out of memory原因图样本的节点数和边数不固定batch_size64时某个大图可能撑爆显存。解决用torch_geometric的DataLoader时开follow_batch或手动限制单图最大节点数在create_graph.py里对超过 500 个节点的图做裁剪或采样。另外train_dynamic.py比train_ns_lstmgnn.py更吃显存因为动态图每个时间窗都要重建。5. 进阶技巧用significance_testing做消融实验的完整验证链5.1 从单模型到融合模型的对比流程这份代码包真正的价值不在单个train_ns_lstmgnn.py而在于它提供了一条完整的消融实验链train_ns_lstm.py纯 LSTM→train_ns_gnn.py纯 GNN→train_ns_lstmgnn.py融合→train_dynamic.py动态图融合。你可以按这个顺序跑一遍每跑完一个就把预测结果存下来最后用significance_testing做两两配对检验。import pandas as pd from utils.significance_testing import paired_ttest # 读取各模型在测试集上的预测 lstm pd.read_csv(results/lstm_ihm.csv)[pred].values gnn pd.read_csv(results/ns_gat_ihm.csv)[pred].values fusion pd.read_csv(results/lstmgnn_gat_ihm.csv)[pred].values # 两两对比 for name, a, b in [(LSTM vs GNN, lstm, gnn), (LSTM vs Fusion, lstm, fusion), (GNN vs Fusion, gnn, fusion)]: stat, p paired_ttest(a, b) print(f{name}: p{p:.4f})逻辑说明paired_ttest内部做的是同一样本集上的配对差分检验要求两个预测向量长度一致且顺序对应。参数说明如果p值在 0.05 附近可以多跑几个随机种子取平均单次划分的偶然性太大。我一般跑 5 个种子看p值的分布。5.2 动态图版本的额外验证点train_dynamic.py跑完后除了看指标还要检查动态图的时间窗划分是否合理。timeseries.py里定义了窗口大小常见做法是 24 小时一个窗步长 6 小时。如果窗口太大动态图退化成静态图窗口太小每个图的节点太少GNN 学不到东西。窗口大小步长适用场景24h6heICU 常规时序平衡计算量和信息量12h4h数据量大、需要更细粒度时48h12h数据稀疏、需要更长依赖时我自己的习惯是每次改完timeseries.py的窗口参数先跑train_ns_lstm.py确认时序基线没崩再跑train_dynamic.py。因为动态图的问题往往出在时序切分上而不是 GNN 本身。从那以后我每次动图结构之前都强制走一遍「纯 LSTM 基线 → 静态图 → 动态图」的验证链确保每一步的增益都能归因。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取
