如何在LSTM中添加更多信息来预测未来的价值？

Question

当使用LSTM预测未来值时，很容易使用过去值作为输入，将未来值设置为输出。

以交通流量预测为例，假设我们的采样频率为20/小时，即每3分钟测量一次交通流量。

我们可以利用过去的60分(3小时过去的数据)来预测未来的值，只要构建数据集，然后融入LSTM，事情就会完成。

然而，在这种情况下，交通流预测，除了过去的值，时间也是一个重要的特征(即是什么时候)。

让我们再举一个例子，预测客流。在这种情况下，我们可以利用过去的数据来预测未来的客流。此外，我认为，是否是假日，无论是周末，都会对未来的价值观产生影响。

所以，一般情况下：

我知道一些关于未来特定时间/日的信息

I还想预测某一特定的未来时间/日的数量

如何利用这部分信息，即如何与过去的数据一起使用未来的信息来预测未来的数量？

Answer 1

因为这不是一个标签问题，所以在最后一次重复/步骤之后，您将把一个密集的层连接到LSTM的输出。对于最后一个密集的层，您可以提供额外的功能。直觉是，在n步中使用LSTM获得隐藏表示，然后将附加的特征连接到最后一步的隐藏表示中，并通过密集层将其运行，最后映射到单个预测。

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