在不同间隔的时间序列上使用LSTM

Question

我想建立一个分类器来对时间序列进行分类。对于时间序列中的每个点，都有多个功能和一个时间戳。有时2点之间有1秒，但有时时间戳之间可能有1分钟。 与上一点相比，我想花点时间做个特色。 LSTM可以处理吗？

Answer 1

最终，我认为您将不得不处理数据并查看对您的特定问题有效的方法，但这是一些想法

我做了类似的事情。我的数据在一天的一部分中包含有规律的间隔，并提供一天中的某个时间被证明是有益的，但是在这种情况下，它可能比调整间隔有更多用途。

如果到前一个时间戳的间隙的大小包含对网络有用的信息，则一定要包括它。如果差距是因为缺少数据，那可能不是很有用，但值得一试。

如果无论间隙大小如何，每个点的数据在统计上都是相似的，那么您就可以像没有间隙一样简单地输入它们。

如果这些空白导致数据不稳定，则可能会使网络难以学习。回到您的问题，即提供间隙大小可以让网络针对时间序列的非平稳性质进行校正，这是可能的，但可能并不理想。

您可能还想尝试进行插值以填补缺失的空白，然后将数据重新采样到对您的预测实际上很重要的粒度级别。