如何获得＆＃34;平均值＆＃34;时间序列LSTM keras模型？

Question

所以，仅仅是一个FYI，我对机器学习，LSTM和时间序列建模的机制知之甚少，但基于我目前的理解，我觉得因为我有很多时间训练的LSTM时间序列模型系列情节，我应该能够得到它的平均值＆＃34;时间序列基于它所训练的所有时间序列。

实现这一目标的最佳方法是什么？

我有一个keras Sequential模型，我不知道在这个例子中是否有任何代码会有帮助，但如果有任何代码可以提供帮助，请告诉我们！

编辑：这是一些数据

32.1576
31.92
31.7
31.85
32.05
32.5
32.3
31.975
31.7
32.15
32.6
32.55
32.4
32.4835
32.25
32.15
32.25
32.45
32.4
32.5002
32.45
32.5
32.5752
33.1748
33
33.35
33.45
33.45
33.425

谢谢！

Answer 1

您可以使用keras.layers.GlobalAveragePooling1D来平均时间序列。如果输入形状为(batch_size, steps, features)，则输出形状为(batch_size, features)。在这种情况下，无论您是否使用天气，都可以使用顺序模型。该层的功能类似于Keras中的其他任何层。这里的更多信息：https://keras.io/layers/pooling/#globalaveragepooling1d