非连续值作为递归神经网络的输入？

Question

我希望使用递归神经网络来执行时间序列预测。

我的一些输入介于0和1之间，而其他输入可以是＆gt; 1。

我的目标是分析股票市场趋势（请不要告诉我这个...这只是一个例子）。以下是我的一些意见：

1. 开盘价格变动百分比（＆gt; = 0）
2. 最后n分钟（> = 0）的库存的斜率（减少/增加）。
3. 股票是否可能出现在当天的一个峰值（0到1）。

如您所见，某些输入不在0和1之间。

经常性网络是否可以接收非连续数值（> 1）作为输入？如果是这样，我只会传递＆gt;的值。 1作为输入？