长沙网站建设排名,计算机做网站,佛山网站设计外包,免费推广app平台有哪些在使用过去20天的数据预测未来7天时#xff0c;时间步的设置通常取决于你对问题的理解以及模型的设计。时间步定义了每个样本中包含多少个时间步的数据。 在使用循环神经网络 (RNN) 或长短时记忆网络 (LSTM) 这样的模型时#xff0c;你可以将时间步的选择视为一个超参数。这…在使用过去20天的数据预测未来7天时时间步的设置通常取决于你对问题的理解以及模型的设计。时间步定义了每个样本中包含多少个时间步的数据。 在使用循环神经网络 (RNN) 或长短时记忆网络 (LSTM) 这样的模型时你可以将时间步的选择视为一个超参数。这个超参数通常反映了你希望模型能够考虑多少天的历史数据来做出预测。 考虑以下几点 数据的周期性 如果你的时间序列数据具有明显的周期性例如每周、每月或每年的季节性你可能希望设置时间步来捕捉这些周期性的信息。例如如果数据呈现每周的周期性你可以设置时间步为7。 问题的复杂性 较大的时间步可能会捕捉更多的历史信息但也可能使问题变得更复杂。较小的时间步可能导致模型更专注于短期内的波动。 试验和调整 试验不同的时间步设置并通过模型的性能指标如均方误差、平均绝对误差等来评估模型的效果。这通常需要进行一些超参数调整和交叉验证。 以下是一个示例展示了如何通过调整时间步参数来创建输入数据 def create_dataset(dataset, look_back20, look_forward7):dataX, dataY [], []for i in range(len(dataset)-look_back-look_forward1):a dataset[i:(ilook_back), 0]dataX.append(a)dataY.append(dataset[ilook_back:ilook_backlook_forward, 0])return np.array(dataX), np.array(dataY)在这个函数中look_back 参数控制了用多少天的历史数据作为输入特征而 look_forward 参数定义了预测未来多少天。通过调整这两个参数你可以探索不同的时间步设置。