使用LSTM（python）的时间序列模式识别

Question

我的应用场景类似于前一个Pattern recognition in time series

通过处理时间序列数据集，我想检测看起来与此类似的模式： 以示例时间序列为例，我希望能够检测到这里标记的模式：

但我想用 python和LSTM 来做。

我已经阅读了一些有关RNN时间序列和单词分类的资料。我知道RNN如何预测时间序列中的结果，但我很困惑如何在时间序列中找到模式。

我在网上搜索了很长时间。但没用。请帮助或尝试提供一些如何实现这一目标的想法。

由于我不是母语为英语的人，如果有什么我没有清楚地描述，请问。谢谢！

Answer 1

您可以参考这个很好的教程：https://github.com/guillaume-chevalier/seq2seq-signal-prediction

它可以找到正弦波的模式并产生未来的值。