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多步预测LSTM模型
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我试图在Keras中实现一个多步预测LSTM模型。(5831, 48, 1)我试图使用的模型是：
dropout=0.412563, kernel_initializer=power_lstm_init, return_s
浏览 26提问于2018-09-19得票数 1
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在Tensorflow教程中，我正在实验LSTM时间序列由于这里的任务比以前的任务要复杂一些，所以模型现在由两个LSTM层组成。最后，由于72个预测，致密层输出72个预测。我们如何知道一个问题需要多少层(在这里，2层)？从实现的角度，使用Python库，multi_step_model
浏览 0提问于2019-12-25得票数 2
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我想我理解通过LSTM或XGBoost模型进行预测的想法，但我想联系社区来证实我的想法。本教程很好地一步一步地解释了该做什么："如何建立多步LSTM电力使用时间序列预测模型“
然而，在预测方面，作者拿出了部分数据，然后用这些数据来预测未来的值.在我看来，这并不是一种预测(通过ARIMA、VAR等方法完成的事情--你可以指定时间周期的数目，然后不指定任何东西，模型给你一些关于未来的预测)，你可以看到我对作者的评论，基本上，通过
浏览 0提问于2019-09-30得票数 4
给定一个时间序列，我有一个多步预测任务，在这个任务中，我想预测与给定时间序列中的时间步骤相同的次数。如果我有以下模式：lstm = LSTM(units=100, activation='relu')(input1)model = Mod
浏览 11提问于2022-03-22得票数 1
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我有一个经过训练的序列到序列的LSTM，它预测一个人的速度轨迹(Δx，Δy)，给出他们在路径上行走时的位置(x，y)。我用200个不同的人在小路上行走的例子训练了LSTM。现在，我想用多步预测来预测几个新人走了1/3后的未来速度。这个是可能的吗？如果是这样，我如何在Python或MATLAB中实现这一点？列= 200序列观测，2个输入特征(x，y)，观测时间长短不同
测试=5个部分序列观测(序列的1/3)，我想预测每个人最后2/3的序列。
浏览 0提问于2018-04-28得票数 3
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我试图用LSTM方法解决Python中的多变量数据的时间序列预测问题。train = values[:n_train_matches, :]我想把这一点转化为我的问题，以便尽早对每个特性进行预测
浏览 5提问于2018-12-18得票数 1
buildModel(neurons= 5, batch_size= 1, timestep=1, features=1): model.add(LSTMmetrics=[metrics.MAPE, 'accuracy'])测试RMSE: 0.104测试MAPE: 14.040
但是，当逐步运行多步预测时，预测结果迅速增加，然后稳定在一定范围内。对模型或时间序列预测问题有什么建议吗？
浏览 4提问于2017-05-21得票数 0
下面是我对股票价格的多步LSTM预测(预测8天)的代码。# set up the modelmodel.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2])))model.add(Dense(25))
model.add(Dense(1
浏览 12提问于2022-03-24得票数 -1
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我用LSTM开发了一个时间序列模型。我不能用它来预测未来几天的股价。我想用它来预测明年的股票价格，并绘制出来。如何使用它来预测未来(明年)的股票价格？np.reshape(xtrain , (xtrain.shape[0],xtrain.shape[1],1))model.add(LSTM(50,return_sequences=True,input_shape=(xtrain.shape[1],1)))
model.add(LS
浏览 199提问于2021-10-31得票数 1
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我正在学习使用LSTM模型进行时间序列预测。我找到了一个很好的教程，我正在尝试堆叠LSTM来解决“多并行输入和多步输出”部分中的问题。6550 55 10570 75 14590 95 185][10 15 2530 35 65][ 40 45 85
50 55
浏览 9提问于2019-02-06得票数 0
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多变量多步LSTM时间序列预测
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我试图使用多变量和多步骤的LSTM代码来预测污染，我一直在跟踪这个教程。
我一直跟踪代码直到最后，但不知道代码编写人员在哪里将污染列确定为代码输出(预测污染列而不是其他列？)
浏览 0提问于2020-06-13得票数 0
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我试图在Keras中使用多元LSTM进行多步时间序列预测.具体来说，我最初为每个时间步骤都有两个变量(var1和var2)。在遵循在线教程之后，我决定使用时间上的数据(t-2)和(t-1)来预测时间步骤t的var2值。正如示例数据表所示，我使用前4列作为输入，Y作为输出。我开发的代码可以看到，但我有三个问题。该模型能很好地预测var2在时间步长t上的值，但是，如果我想在时间步长t上预测var2，我觉得很难，因为模型不能告诉我时间步骤t的var1值。如果我想要这样做，我应该如何修改来构建模
浏览 14提问于2017-10-24得票数 9
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所以我想预测下一个16小时的时间序列数据。我想输入(16个时间序列数据)，然后预测下16个小时。我正考虑对许多人进行建模，但我不确定。
我在下面的链接中找到了它，但是我不能理解这个理论，把多步和多变量结合起来。
浏览 4提问于2017-12-17得票数 2
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对于那些遇到和我一样进退两难的人，我有以下问题：
我的目标是开发一个LSTM RNN，用于多个时间序列的多步预测，代表不同产品的日销售量。考虑到我只想有一个学习所有不同时间序列的模型，我构建了一个包含所有预测器序列的通用数组，另一个用于目标序列。我最新的方法是在(0,1)的范围内同时只缩放预测器序列，范围是目标序列将与预测器序列成比例。我的意思是:更高的输入比例预测应该进行更高的预测。最初，我试图单独缩放输入序列和目标序列，然后将它们堆叠到输入数组中，
浏览 18提问于2019-12-03得票数 0
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我有多个变量，我的数据是多元时间序列数据，我想用2008年的测试数据来预测2019年的数据，有可能吗？我对长期记忆神经网络的工作感到困惑，它究竟会不会是do.does，我的问题会在多元多步预测下出现？还是多变量单步预测？
浏览 0提问于2020-01-04得票数 0
对于相同的数据，我尝试过线性回归模型，因为回归线是连续的，所以我不确定它是否能够预测未来15天或给定时间的结果值！
有什么模型可以考虑吗？
浏览 0提问于2019-06-19得票数 0
如何使用传统机器学习来表示多变量多步数据？我知道这似乎是为RNN/LSTM量身定做的问题，但我想知道替代机器学习解决方案是什么。3 25.5 145 0.810 26.7 165 1.2
现在，我希望使用所有特性的前3个时间步骤来预测时间
浏览 0提问于2020-05-17得票数 1
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遵循类似的，我有一个问题，我需要在3个不同的时间序列之前预测许多步骤。我设法生成了一个网络，它给定3个时间序列的过去7个值作为输入，预测其中一个时间序列的5个未来值。7 past time steps, 3 variables/time series) (500, 5): 500 samples, 5 future time stepsmodel = Sequential()
model.add(LSTM(input_dim=3, output_d
浏览 24提问于2017-12-01得票数 2
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任务预测\vec y = [x_{t=1}, x_{t=2}]
有一个LSTM编解码器(seq2seq
浏览 0提问于2018-12-12得票数 5
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