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

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