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我有一个像下面这样的数据框架，我想在customer level.please上创建一个多序列数据，在这方面帮助我。Date Customer Price1/7/2019 A 989
1/8/2019 A 454
浏览 12提问于2019-10-24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。数据集如下：20 25 4540 45 8560 65 12580 85 165任务是使用三个时间序列中每个时间序列的最
浏览 9提问于2019-02-06得票数 0
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)
outputs = Dense(n_timesteps, activation=&q
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
浏览 0提问于2018-04-28得票数 3
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作为一个学自动编码器和深入学习的新手，我与以下几个方面做斗争。我试图使用自动编码器在振动数据集上执行非正常性检测，首先从的引用集开始。每个数据集由单个文件组成，这些文件是以特定间隔记录的1秒振动信号快照。每个文件由20,480个点组成，采样率设置为20 kHz。“LSTM希望其输入包含时间窗
浏览 0提问于2018-04-15得票数 0
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我正在努力训练一个LSTM，以便将它用于预测。这个问题基本上是一个多元多步时间序列问题。
这只是一个简单的实验，看看统计模型(ARIMA，Holts-温特斯，.)神经网络对给定的问题进行比较。由于我的数据集非常适合一个统计模型，所以当我尝试格式化它以训练LSTM时，我遇到了困难，因为我有一个时间步长的多个条目(对应于不同的实体)，而且我不知道如何处理它，因为观察的
浏览 0提问于2019-04-06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。我面临的问题是，时间序列的范围非常不同，有些低于每次100个单位的观测值，另一些超过10000个单位。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</e
浏览 18提问于2019-12-03得票数 0
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时间序列是单变量的吗?对模型或时间序列预测问题有什么建
浏览 4提问于2017-05-21得票数 0
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多变量多步LSTM时间序列预测
、、、、
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。# invert scaling for forecastinv_y = pred_scaler.inverse_transform(tes
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</e
浏览 14提问于2017-10-24得票数 9
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我有数百个设备的数据(对不起，我没有详细说明设备和设备记录的数据)。对于每个设备，每小时记录数据。我几乎没有什么预测任务
我用的是LSTM。因为我有数百个设备，而且每个设备都是一个时间序列(多变量数据)，所以我所有的数据都是多变量数据的多个<e
浏览 0提问于2019-05-11得票数 1
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我有一个关于批次大小和顺序长度的问题。假设我有10个不同的独立时间序列，每个时间序列的长度为100。
5指从事一项活动的人，另5名是从事另一项活动的人。我会创建一个LSTM，然后一次输入形状为10,100，1的数据吗？或者我会输入形状为1,100，10次的数据吗？这里的问题是，批处理是否会影响LSTM将如何记忆过去的输入？我不希
浏览 0提问于2018-07-27得票数 0
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我正在TensorFlow上开发一个模型，将一个连续的标签赋予一个时间序列的每一个时间步骤。该模型用于实时数据，这样，在以前的时间步骤上观察到的时间序列的值将对LSTM赋予当前时间步骤的标签产生影响。我的数据由每天的时间序列组成，分分秒秒<
浏览 1提问于2017-03-25得票数 0
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使用LSTM进行二进制分类
、、、、
我有大小为100000*5的时间序列数据。100000个样本和5个变量。我已经将每个100000个样本标记为0或1。即二进制分类。我想使用LSTM来训练它，因为数据的时间序列性质。我见过LSTM用于时间序列预测的例子，它是否适合在我的情况下使用。
浏览 1提问于2017-01-23得票数 1
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我对python和LSTM完全陌生。我有这样一个数据集( 600多个标签)：1,18 2 32 38 20 3314 3315 3316 3317 3318 3319
# fi
浏览 3提问于2018-06-04得票数 0
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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 steps
LSTM(Dropout(0
浏览 24提问于2017-12-01得票数 2
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