用于给定特征的序列预测的LSTM

Question

我必须预测嘉年华的每日客流量，使用给定当天公园主题的历史每日客流量序列。数据如下所示-

我想实现多对多的LSTM来预测9,10,11这些天的主题。上表只是为了更好地理解数据和问题。

如果你能给我解决这个问题的方法，那将是非常有帮助的。谢谢。

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Answer 1

据我所知，LSTM根本不适合这项任务。基本上，LSTM对于任何类型的序列都是很好的，但据我所知，你的问题只取决于主题。前几天出现了什么主题并不重要，因此它不是一个序列，因为特定的主题会导致特定的足迹。此外，你有办法为神经网络提供很少的数据。不管怎么说。

最天真的方法是计算c，x和y三个类的平均值。这是第9天，第10天和第11天的期望值。期望值是：

c = (24 + 15 + 33) / 3 = 24
x = (20 + 32 + 17) / 3 = 23
y = (13 + 22) / 2 = 17,5

如果您真的想使用神经网络，请执行以下操作：

1. 将您的三个类转换为单热点表示(这些是您的类)

例如c= (0 0 1)，y= (0 1 0)，x= (1 0 0)；这就是你的输入

• 将你的数字转换成二进制格式。这就是您的标注

• Run

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