Вопрос о применении LTSM для многомерных данных временных рядов
Здравствуйте,
Меня зовут Нгуен Чонг Иен
я сейчас интересуюсь вопросом о применении сети LSTM для решения проблемы регрессии временных рядов
Я смотрел в на сайте mathworks.com статьи, в которых были предложены разные приложения, связанные с этой проблемой. Отметил, что в этих статьях в основном приведили примеры с одномерными данных временных рядов.
у меня есть такой вопрос:
Есть ли возможность применить сеть LSTM для многомерных данных временных рядов?
Например, у нас есть 3 входа временных рядов (X1, X2, X3), и нам нужно:
1. прогнозировать целевой временный ряд (Y)
2. прогнозировать 2 целевых временных рядов (Y1, Y2)
на основе этих трех входных данных временных рядов
подскажите Мне пожалуйста решение этого вопроса?
За ранее спасибо Вам большое!
Ответы
Смотри описание LSTM сети в документации по MATLAB, конкретно - форматы данных, подаваемых на вход и выход нейрости при обучении и при предсказании. В Вашем случае каждый отсчёт представлен несколькими составляющими (X1, X2, X3). Для подачи на вход LSTM сети такие групповые отсчёты упаковываются в массив ячеек (насколько я помню). Каждый набор (X1, X2, X3) - одна ячейка cell-массива. Если необходимо предсказывать на несколько шагов вперёд и предсказанная переменная Y на следующем шаге подаётся на вход X1, то предсказывать необходимо так же три переменные: (Y1,Y2,Y3).