成本预测-深度学习-数据处理和模型

Question

我想基于以下问题进行费用预测：

用户并行执行多个认证过程。每个认证过程都包含几个称为S1，S2，... Sn的步骤，其中一些步骤可以分为子步骤S3a，S3b。每个步骤或子步骤的成本为c1，c2n ...，cn。

我知道Sn步总是在Sn-1之后（我不知道这是否对预测有影响）。

每个认证过程尤其具有以下参数：

• 请求认证的国家和地区
• 要认证的产品的技术领域。

我有充分的理由相信这些参数对认证过程的成本有很大的影响。

我的目标是在给定的时间t预测从t到t + 1年的成本。在时间t，我知道的唯一成本是时间t之前的步骤成本。这些先前的成本可用于预测 [t; t + 1y] 期间的未来成本

对于模型的培训，我可以访问一个数据库，该数据库为多个用户提供国家/地区和相应技术领域的不同认证流程，并且对于每个认证流程，提供步骤Sn的日期和类型以及相应的成本Cn。

我不知道如何开始这个项目。我猜我将不得不使用LSTM类型层。我也看到了时间序列的应用程序。但是看来，在这种情况下，我必须训练多个模型，每个技术领域和国家/地区组合都应训练一个模型。

有人有其他建议吗？