每个时间步有多个条目的 LSTM答案

【问题标题】：LSTM with multiple entries per time step每个时间步有多个条目的 LSTM
【发布时间】：2019-06-17 23:04:56
【问题描述】：

我有一个数据集，其中包含大约 100 种相关产品的销售数字。每天都会记录每种产品的销售数量以及其他相关信息（星期几，是否是公共假期，天气如何等）。

所以本质上这是一个包含每日条目的时间序列，我正在考虑通过 LSTM 推动它。

我的问题是，我如何处理在每个时间点都有多个观察的事实？

Day         Product        Wheather        NumberSold
1 Jan       Meat           Sunny           15
1 Jan       Apples         Sunny           211
1 Jan       Fries          Sunny           5
...
1 Jan       Carrots        Cloudy          75
2 Jan       Meat           Cloudy          10
2 Jan       Apples         Cloudy          220

【问题讨论】：

标签： keras time-series lstm

【解决方案1】：

model = Sequential()
#input_shape=(timesteps, features), features=inputsize 
model.add(LSTM(10,input_shape=(10,3))) 
model.add(Dense(1)) #one output

【讨论】：

不明白为什么这是一个解决方案。你能详细说明一下吗？