Keras Python时间序列分析

Question

我正在尝试对有两个输入变量的数据进行时间序列分析，即时间戳和学生没有。在拟合LSTM模型时，我得到以下错误“检查输入时出错：预期lstm_40_input有3个维度，但是在model.fit（）上得到了具有形状的数组（69452,1）”。我是keras的新手，我仍然很困惑如何适应模型。我的数据是形式（69452,1,1），即三维向量。

以下是代码：

trainX, trainY = createDataSet(train)
testX, testY = createDataSet(test)

trainY=trainY.reshape(69452,1) 
testY=testY.reshape(140,1)

trainX=trainX.reshape(69452,1)
testX=testX.reshape(140,1)


xTrain = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0],1, trainX.shape[1]))

xTest = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1]))

yTrain = np.reshape(trainY, (trainY.shape[0],1, trainY.shape[1]))

yTest = np.reshape(testY, (testY.shape[0], 1, testY.shape[1]))

yTrain = np.reshape(trainY, (trainY.shape[0], 1, trainY.shape[1]))

yTest = np.reshape(testY, (testY.shape[0], 1, testY.shape[1]))


model = Sequential()

model.add(LSTM(4, input_shape=(1, look_back)))

model.add(Dense(1))

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

model.fit(xTrain , yTrain , epochs=100, batch_size=1, verbose=2)