我具有以下类型的数据，我正在做预测：
Input: 1 | 2 | 3 | 4 | 5
1 | 2 | 3 | 4 | 5
1 | 2 | 3 | 4 | 5
Output: 6
7
8
我想一次预测一个，并将其作为最后一列的值反馈给输入。我使用了此功能，但效果不佳：
def moving_window(num_future_pred):
preds_moving = []
moving_test_window = [test_X[0,:].tolist()]
moving_test_window = np.array(moving_test_window)
for j in range(1, len(test_Y)):
moving_test_window = [test_X[j,:].tolist()]
moving_test_window = np.array(moving_test_window)
pred_one_step = model.predict(moving_test_window[:,:,:])
preds_moving.append(pred_one_step[0,0])
pred_one_step = pred_one_step.reshape((1,1,1))
moving_test_window =
np.concatenate((moving_test_window[:,:4,:], pred_one_step), axis= 1)
return preds_moving
preds_moving = moving_window(len(test_Y))
我想要什么：
Input: 1 | 2 | 3 | 4 | 5
1 | 2 | 3 | 4 | 6
1 | 2 | 3 | 4 | 17
Output: 6
17
18
基本上先进行第一个预测[1,2,3,4,5] --> 6，然后从下一个输入中删除最后一列[5]，然后每次都添加预测值。
它现在所做的是，它仅按原样接收所有输入并为每一行做出预测。任何想法表示赞赏！