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LSTM模型如何进行新数据的预测?

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[已关闭问题] 关闭于 2019-07-05 11:16

训练好LSTM模型(单变量)后,现在需要进行数据预测。请教下该怎么做?
早期的LSTM模型训练时,数据是每隔4小时为一个数据,time-step设置为7.
现在要预测未来7天的数据。有点不清楚具体该如何处理了。。求指点。。

个人想法:按照理论做法,需要事先反向提取最后7个数据,以预测第一个新值。然后利用第一个新值,并结合前面6个的数据,预测第二个新值,依次循环下去,直到第7天。。
但是LSTM模型训练时,对数据的处理很麻烦,要归一化处理,还要切分X和Y(原来是单变量,需要按照time_step切分出新的X和Y,且是一一对应的)。问题在于:

  1. 我如果要进行预测的话,不需要再去切分X和Y吧,直接视为X就是了吧?
  2. 如何利用预测出来的第1个数值,结合之前的6个值,来预测第2个数值呢?
老笨啊的主页 老笨啊 | 初学一级 | 园豆:6
提问于:2019-07-04 15:22

你已经是园子里人工智能领军人物了,你不会的估计别人也不会

会长 4年前
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所有回答(1)
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1造个数组,预存,我也在找
2,原数据标签拉长or压缩原数据周期

这一笑 | 园豆:202 (菜鸟二级) | 2020-11-19 14:57
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