用RNN预测多变量时间序列

Question

我一直在尝试使用名为RNN的R软件包。 以下是代码站点： https://github.com/bquast/rnn 它有一个非常好的金融时间序列预测的例子。 我已经阅读了代码，据我所知，它使用时间序列的序列来提前预测第二天仪器的值。 以下是使用10个隐藏节点和200个纪元

运行的示例

RNN financial time series prediction

我期望的结果是该算法至少部分成功地预先预测了仪器的价值。 从我所看到的，显然只是近似于当天时间序列的值，而不是在第二天给出任何预测。 我的期望是错的吗？ 这段代码非常简单，你会如何改进它？

Answer 1

y <- X[,1:input$training_amount+input$prediction_gap,as.numeric(input$target)]
matrix(y, ncol=input$training_amount)

y.train将所有数据向前移动一天，这就是正在接受培训的内容 - 您关注的货币对的第二天数据。使用ncol = training_amount时列数太多（现在它们等于training_amount + prediction_gap），第一个数据点会下降;因此，所有数据都会被prediction_gap向前移动。