使用 LSTM-Seq2seq 模型训练多个数据集

Question

我正在尝试使用 Seq2seq 模型对时间序列数据进行建模。

但我手头的数据不是单一的长期时间序列数据，比如10年的温度数据。

我有几个短期时间序列数据。 例如，我有10个一分钟的汽车轨迹数据，采样时间为50。

然后，我想预测汽车的轨迹。 所以我选择 Seq2seq 模型，因为该模型返回输入序列的输出。 这合理吗？

特别是，seq2seq 模型仅在指定的输入序列上执行学习，而不是在整个数据方面执行学习是否正确？

这就是我为我的数据集选择 seq2seq 模型的原因。