LSTM层上的输入形状

Question

让我们假设我有一个具有时间序列的数据帧，这些数据帧每小时都在更新。如果要在递归层上使用DNN，应如何重整数据输入的形状，LSTM第一层的输入形状应该是什么？ DF看起来像这样：

                       esp  esp_24  co2_24  mibgas  Hidraulica  Nuclear  
2016-01-08 00:00:00  24.36    14.1    7.54   18.75      2611.7   6100.4   
2016-01-08 01:00:00  19.33     8.0    7.54   18.75      2453.7   6100.4   
2016-01-08 02:00:00  16.10     5.4    7.54   18.75      2408.3   6100.4   
2016-01-08 03:00:00  15.00     4.5    7.54   18.75      2401.0   6100.4   
2016-01-08 04:00:00  15.00     4.0    7.54   18.75      2399.2   6100.4  

我虽然要使用input_shape=(24, 24, 4)，因为我有4个功能（我想预测'esp'），而时间步长应该是24，因为我每天有24个时间戳。另外，如果我想堆叠更多的循环图层，y知道我需要将return Sequences设置为True，但这是一个好方法吗？我的意思是几个rnns层的堆叠。在以后使用密集的平坦层也是一种好方法吗？

谢谢！