TensorFlow 多对一 RNN 时间序列
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【中文标题】TensorFlow 多对一 RNN 时间序列【英文标题】:Tensorflow many-to-one RNN time series 【发布时间】:2020-09-07 04:45:39 【问题描述】:我正在尝试使用 tensorflow 使用时间序列数据实现多对一 RNN,类似于给出的示例 https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/time_series。数据与下图类似
Time Latitude Longitude Speed Heading (deg)
0 20 20 5 180
1 19.9 20 5 180
2 19.8 20 5 180
3 19.7 20 5 180
现在我的目标是使用前 3 个时间步来预测下一个时间步的纬度。所以我的输入是
Latitude Longitude Speed Heading (deg)
20 20 5 180
19.9 20 5 180
19.8 20 5 180
我的输出是
19.7
我的输入可能是“数字”,但它们都是非常明确的。前任。航向 359 度和 1 度几乎相同。我尝试过对数据进行一次热编码,然后将其连接起来以创建数据的“四热编码”,但收效甚微。
您如何将我拥有的功能编码为有意义的格式?
【问题讨论】:
【参考方案1】:您可以为每个区域设置一些边界。例如,如果纬度小于 10,则将其分配给 0 类,如果 10
【讨论】:
以上是关于TensorFlow 多对一 RNN 时间序列的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
RNN, LSTM, GRU, SRU, Multi-Dimensional LSTM, Grid LSTM, Graph LSTM系列解读