如何使用卷积NN来建模时间序列数据

Question

我有一个2d矩阵，其中行代表不同的价格水平，而列代表最后N个柱。 例如，2d矩阵看起来像：

integriere()

此矩阵将代表以下价格数据：

Price   Bar0   Bar1   Bar2   Bar3   Bar4   Bar5  ...
0         0     0      1      1       0     0
1         1     0      1      1       0     1
2         1     1      1      1       1     1
3         1     1      0      1       1     0
4         0     0      0      0       1     0
...

我想在传递给LSTM进行监督学习之前使用卷积NN进行特征提取。应该有其他指标，如移动平均线，也传递给LSTM进行学习。

       High    Low
Bar0    3       1
Bar1    3       2
Bar2    2       0
Bar3    3       0
Bar4    4       2
Bar5    2       1

我已经阅读了上面的代码序列分类，我正在尝试适应时间序列。请帮忙。

Answer 1

我找到了一个很棒的软件包，可以搜索时间序列建模的最佳架构： GitHub.com/NLeSC/mcfly

它提供了适合我目的的DeepConvLSTM模型。