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Keras 在进行时间序列预测时，LSTM中的RMSE突然增加

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我有下面的LSTM网络（图1）用于预测比特币价格。输入的是比特币每小时的收盘价。我面临着一些问题，任何建议都非常感谢

  • 早些时候在同一个网络上，我的测试和训练集RMSE为6.71和7.41。我重新编译了整个代码，训练集突然增加到233.51，测试集突然增加到345.56。有人能帮我找出这背后的原因吗

  • 此外，如何提高我的网络的准确性，因为它在每次迭代中都非常低

  • 如何确定LSTM网络的参数。（单位、年代、批量大小、输入时间步数）

    • 提前感谢您提供的任何帮助

    你的问题需要更多的信息。例如，数据大小、时间步长回溯、数据预处理过程等，但我建议您使用以下方法调试问题。首先，检查输入/输出数据是否正确处理。然后，尝试训练LSTM之外的简单模型，因为它可能导致过度拟合。但有时，如果输入信号太随机，则模型结果会出现高度波动是正常的，因为数据中没有相关性

    注：永远不要使用机器学习模型来预测股票价格。它永远不会起作用。

    精度不是回归任务的衡量标准。谢谢你的确认。还有，有没有降低RMSE的方法？我有shape（43845,1）的数据，timesteps lookback是24*2，我已经实现了MinMaxScaler来将收盘价调整到0和1之间。另外，除了机器学习，你还推荐什么来预测价格？