RNN和LSTM进行需求预测

Question

如何以日期时间作为索引并为需求预测提供一个分类值，以准备到RNN LSTM网络的输入？ 我有800个数据点，我的数据格式为：

Date          Demand  Holiday
1/2/2015    203  0
1/5/2015    370  0
1/6/2015    8    1
1/7/2015    388  0
1/8/2015    19   1
1/9/2015    376  0
1/12/2015   343  0
1/13/2015   430  1

请提出建议。

Date       Demand  Holiday

1/2/2015    203     0
1/5/2015    370     0
1/6/2015    8       1
1/7/2015    388     0
1/8/2015    19      1
1/9/2015    376     0
1/12/2015   343     0
1/13/2015   430     1

Answer 1

首先，应分解“日期”列（例如：星期几，一年中的某周，某年）。然后，作为最佳实践，您应该考虑使用极坐标表示（cos，sin）或简单地使用虚拟表示（单次热编码）对循环特征进行编码。 最后，您只需要构建LSTM模型（可能是顺序的），并非常注意如何定义模型的输入/输出形状。

Answer 2

根据您发布的样本，您的数据缺少某些日期。通常，我建议采用某种形式的平滑或插值，但是您的数据非常怪异且块状（370，然后是8，然后是388），因此平滑或插值将不起作用。它也似乎与假期没有任何有意义的联系。因此，在考虑LSTM或RNN之前，我会先考虑清理或改善您的数据。