Input 如何规范化/标准化神经元网络的时间输入？

我用一个机器人来建立一个神经网络

但是我很难定义我的输入参数。在我的训练数据中，一个输入值是事件的时间

据我所知，输入值应该在-1和+1之间

我想不出最好的方法是将时间值标准化

一种方法是选择一个最小值和一个最大值。最小值为-1，最大值为1。但是，网络将停止在这个时间范围之外工作，或者当时间范围太大时，输入之间的差异将非常小

我曾想过将时间值拆分为几个输入值（如分钟、小时、天、月、年），并将其用作几个输入，但这将问题转移到“年”输入

另一种方法是使用对数刻度

这方面有什么最佳实践吗？或者有什么我没有想到的好的可能性吗

更新：

输入包括：

• 模块号
• 打开的时间
• 打开它的用户

输出：

• 下一步将打开的模块的模块号

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您可以使用时间步长。 您可能有这样的数据集：

12/13/2012 01:00,23,345,235,235,644,757,
12/13/2012 01:02,455,325,235578,23524,6413,757567,
12/13/2012 01:08,123,125,2375,23554,64123,75778,
...,
12/13/2019 07:33,244,245,231235,2158935,6567944,7567557 

您可以删除第一列：

23,345,235,235,644,757,
455,325,235578,23524,6413,757567,
123,125,2375,23554,64123,75778,
...,
244,245,231235,2158935,6567944,7567557

并直接处理您的数据。

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检查这篇文章。希望能有所帮助。

你想让我不要用时间值作为神经网络的输入吗？如果你能提供一个数据集的例子，建议就容易多了。好。。。我有股票市场工作的经验。将时间值定义为输入值的最常用方法是将数据按时间框架（每周、每小时等）分组。