如何在 Keras 中为 LSTM 准备多个具有多个变量的物理站点

Question

我有多个物理站点，每个站点都有多个变量，我该如何准备输入，例如，

10 个站点，每个站点有 1 个主要输入：

• 水量

和 2 个辅助输入：

• 温度
• 降雨

如果我只使用一个站点，超参数定义如下：

• timesteps：假设 10 天作为一个循环观察
• input_dim：水量、温度、降雨量
• batch_size: 32 其中包含 10 天的 32 个批次大小的 3 个特征。

我的问题是如何为 LSTM 准备 all 3 variate 表单 all 10 sites 的输入？

Answer 1

你的问题描述很混乱，我希望我没记错。

您需要确认几件事：

• 您的目的是什么：您希望模型估算哪个值

所以我假设你想预测水量，那么你需要定义一些超参数：

• 时间步长：假设 10 天作为一个循环观察
• input_dim：你有的特征，在这个例子中你有 2 个，温度和降雨
• batch_size：取决于你的数据大小 然后您将获得 keras 样式输入 (32, 10, 2)，其中包含 10 天的 32 个批量大小的 2 个特征。