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Keras预测下一个时间序列项
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我有几个问题，但从我的数据开始我的目标是输入t0，并使用每个预测来帮助下一个预测，直到目标达到为止。on
我不知道如何构造我的数据，以便在Keras进行</
浏览 2提问于2018-08-02得票数 0
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我正在尝试使用前面的20个值来预测时间序列中的下一个值。以下是我的代码中的示例：Y_train.shape为(15015,)HIDDEN_RNN = 3
model = Sequential/keras/backend/theano_backend.py:484" at in
浏览 3提问于2016-09-02得票数 0
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如何用四维输入输入到LSTM中？
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我有一个如下形状的序列输入：(6000, 64, 100, 50)我计划使用Keras将这个输入安装到LSTM中。我以这种方式设置我的输入：这给了我一个(?, 64, 100, 50)的输入形状
然而，当我像这样将inpu
浏览 0提问于2017-11-21得票数 10
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我有x_train=8000000x7，y_train=8000000x2。因为它是一个多变量时间序列。如何输入窗口大小为160和stride=1的输入。train_gen = tf.keras.preprocessing.sequence.TimeseriesGenerator(X_train, Y_train("Shape of
浏览 16提问于2022-11-22得票数 0
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我已经用3个时间步训练了我的LSTM。下面是Keras LSTM层。例如： [[1,2,3],[2,3,4],[4,5,6]] [[4],[5],[7]] X
浏览 0提问于2019-05-17得票数 0
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LSTM预测直线
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我在Keras建了一个LSTM。它读取9个时差的观测结果，并预测下一个标签。出于某种原因，我训练的模型预测的东西几乎是一条直线。在创建如此糟糕的回归结果的模型体系结构中可能会出现什么问题？输入数据:每小时财务时间序列，有明确的上升趋势1200+记录。3个隐藏层，每个20个单元。1输出层1单位。
Keras的默认值是return
浏览 2提问于2019-10-15得票数 3
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LSTM神经网络输入输出尺寸误差
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我对TensorFlow和LSTM体系结构相当陌生。在计算数据集的输入和输出(x_train、x_test、y_train、y_test)时，我遇到了问题。我输入的原始形状：
y_train和y_test是一系列的股票价格x_train和x_test是我想用来预测股价的四个特性。validation_data=(X_test,
浏览 0提问于2019-01-11得票数 4
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我尝试对序列进行分类，使用带有return_sequences=True的Keras。我有“数据”和“标签”数据集，它们都是形状相同的二维矩阵，按位置排列，按时间间隔排列(单元格值是我的“信号”特性)。因此，RNN / return_sequences=True似乎是一种直观的方法。在将数据(X)和标签(Y)重组为形状为(rows, c
浏览 0提问于2017-03-30得票数 5
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数据：形状= (T，N，K) #特定数据的微观时间序列
其中T是月份的时间维数，M是宏观特征的个数，N是企业的数目，K是P/E比等微观特征的个数任务:使用LSTM输出，重复N次并与微数
浏览 4提问于2020-07-24得票数 0
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我想使用LSTM进行序列预测。我使用keras来实现这一点。例如。文档:每个文档200行(VAriable，但我在末尾进行零填充以匹配长度的最大行数)：400与每行相关联的特征: 10
浏览 16提问于2018-01-18得票数 1
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我使用带有Tensorflow后端的Keras对多个序列同时进行一步一步的序列预测；也就是说，我有n个具有m个时间步骤的序列，我使用一个model.predict()命令将它们全部加载到Keras中，模型返回一个所以我的目标是最大限度地提高Keras检测序列间交叉相关性的能力
浏览 1提问于2017-11-09得票数 0
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但是，它是基于早期版本的Keras，我不得不按照2在层中进行更改。
因此，我开始查看原始的，并将论文中提到的层与实现的层相关联。但是，当我试图按照斯坦福大学教程中给出的公式计算预期输出<em
浏览 5提问于2018-01-16得票数 1
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我想验证一下我的损失函数，因为我读到过keras中的mse损失函数存在问题。考虑keras中的lstm模型，将3d时间序列预测为多目标(y1，y2，y3)。假设一批输出序列的形状是(10，31，1)，下面的损失函数是否会取预测输出和真实输出之间的平方差，然后取310个样本<e
浏览 0提问于2019-03-03得票数 2
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LSTM模型中输入形状的警告
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我有每小时耗电量的时间序列数据，长度为(17544, 1)，格式如下： [38.2] ...[46. ] [40.2]]# Split into training/test sets
train_size = int(len(
浏览 3提问于2022-11-08得票数 0
我想对我的数据应用CNN和LSTM，我只选择了一小部分数据；我的训练数据的大小是(400,50)，我的测试数据是(200,50)。在只有CNN模型的情况下，它没有任何错误，只是在添加LSTM模型时有很多错误：model.add(Conv1D(filters=8,dimensions, but got array with shape (400, 256)
您可以在这里找到此模型的</
浏览 14提问于2017-08-09得票数 3
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我指的是Keras网站这里中给出的示例：from keras.layers import LSTM, Densemodel = Sequential()
model.add(LSTM(32, return_sequences=True)) # returns a
浏览 0提问于2018-09-01得票数 2
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我想要一个方向的ML技术，以预测下一次你将在线聊天应用程序如果我想要一个服务来获得下一个用户将在线的时间戳，那么最好的方法是什么？
浏览 0提问于2017-04-13得票数 1
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我有时间序列数据，包括几天。我假设这个等级取决于3个时间序列的独立特征。所以我试着把它转换成(单元(样本)，窗口#，窗口大小，特性)。最后我得到(
浏览 1提问于2019-02-18得票数 0
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我的问题与的问题非常相似，尽管这篇文章并没有给出一个令人满意的解决方案。为了详细说明，我目前正在使用带有tensorflow后端和顺序LSTM模型的keras。最终目标是我有n个与时间相关的序列，它们具有相同的时间步长(每个序列上的点数相同，所有的点都是相同的时间间隔)，我想把所有的n个<em
浏览 2提问于2017-10-23得票数 3
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