0
当只有一个输入,我可以用LSTM完成预测创建多个输入上keras预测模型。当出现以下两种情况下,我会迷茫,不知道如何建立一个神经网络: 数据格式图片所示
第一种情况: 使用A,B,C, d预测d(T + 1)
第二种情况: d = F(A,b,C)f是一个未知的非线性函数,使用A,b,C,d,预测d(T + 1)
当只有一个输入,我可以用LSTM完成预测创建多个输入上keras预测模型。当出现以下两种情况下,我会迷茫,不知道如何建立一个神经网络: 数据格式图片所示
第一种情况: 使用A,B,C, d预测d(T + 1)
第二种情况: d = F(A,b,C)f是一个未知的非线性函数,使用A,b,C,d,预测d(T + 1)
简单地将数组中的输入与以下尺寸:
(number_of_samples, timesteps, number_of_features)
凡number_of_features
你的情况是4,你有A,B,C,d。第一层的input_shape
将为(timesteps, number_of_features)
。