如何使用 LSTM 在 keras 上创建多个输入的预测模型

【问题标题】：How to create the predict model for Multiple input on keras using LSTM如何使用 LSTM 在 keras 上创建多个输入的预测模型
【发布时间】：2017-06-25 06:43:02
【问题描述】：

当只有一个输入时，我可以使用 lstm 来完成预测。当出现以下两种情况时，我会一头雾水，不知道如何构建神经网络：数据格式如图。

第一种情况：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来预测d(t + 1)

【问题讨论】：

标签： time-series keras lstm predict

【解决方案1】：

简单地将输入连接到具有以下维度的数组中：

(number_of_samples, timesteps, number_of_features)

在您的情况下，number_of_features 是 4，因为您有 a、b、c、d。您的第一层input_shape 将是(timesteps, number_of_features)。

【讨论】：