如何在具有不同时间步长的多个时间序列数据上训练LSTM模型?

时间:2020-03-04 07:08:55

标签: keras time-series lstm

如何在多个时间序列数据上训练LSTM模型,其中每个时间序列具有不同的时间步长/滞后。

用例:我最近5年的每日交易量(WIthdrawals)为100个ATMS。需要根据每个自动柜员机的时间步长预测下一次提款。

  1. 如果我将ATM ID作为特征传递并一次训练所有数据,如何使用嵌入(每个ATM ID的潜在表示)
  2. 如何将所有时间序列数据一次传递给LSTM,LSTM如何将一个时间序列与另一个时间序列区分开?

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