如何使用LSTM在keras上创建多输入的预测模型

Question

当只有一个输入时，我可以使用lstm来完成预测。当出现以下两种情况时，我会感到困惑，不知道如何构建神经网络： 数据格式如图所示。

• 第一个案例： 使用a，b，c，d预测d（t + 1）

• 第二种情况： d = f（a，b，c）f是一个未知的非线性函数，用a，b，c，d来预测d（t + 1）

Answer 1

简单地将数组中的输入连接到以下维度：

(number_of_samples, timesteps, number_of_features)

你的案例中number_of_features为4，因为你有a，b，c，d。第一层的input_shape为(timesteps, number_of_features)。