如何按顺序预测一系列二维数据答案

【问题标题】：How to predict a series of 2d data in sequence如何按顺序预测一系列二维数据
【发布时间】：2017-03-17 22:08:06
【问题描述】：

我已经为此苦苦挣扎了很长时间。我的问题是这样的：

我有一系列二维数据，例如，

d1 = [1,1,0;0,0,0;0,0,0]
d2 = [0,0,0;1,1,0;0,0,0]

d1 对应时间 T1（例如 10:00），d2 对应时间 T2（例如 11:00）。现在我试图预测数组在 T3 时的样子（例如，12:00）。例如，如果一切正常：

d3 = [0,0,0;0,0,0;1,1,0];

是否可以使用 sklearn 或 tensorflow 来做到这一点？如果没有，你能指出我应该走哪条路吗？非常感谢

【问题讨论】：

【解决方案1】：

将数据转换为位置可能会使训练更容易。前任。 d1=[0, 1]，d2=[2,3]。在这种情况下，以 d1（已转换）作为输入，d2（已转换）作为标签进行训练。如果你支持这种情况，你将不得不训练回绕。

【讨论】：