Neural network 多元和多系列LSTM_Neural Network_Keras_Deep Learning_Lstm_Recurrent Neural Network

Neural network 多元和多系列LSTM

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Neural network 多元和多系列LSTM,neural-network,keras,deep-learning,lstm,recurrent-neural-network,Neural Network,Keras,Deep Learning,Lstm,Recurrent Neural Network,我正在尝试创建一个污染预测LSTM。我看到了一个多变量的LSTM来预测一个城市（北京）的污染水平，但是多个城市呢？我并不是真的希望每个城市都有一个单独的网络，我希望所有x城市都有一个单一的通用模型/网络。但我如何将这些数据输入LSTM 假设每个城市都有相同的数据，我 1）训练一个城市的所有数据，然后训练下一个城市，依此类推，直到所有城市都完成 2）日期t上所有城市的列车数据，然后是日期t+1上所有城市的数据，然后是日期t+2上所有城市的数据，以此类推 3）完全不同的东西有什么想法吗？我会

我正在尝试创建一个污染预测LSTM。我看到了一个多变量的LSTM来预测一个城市（北京）的污染水平，但是多个城市呢？我并不是真的希望每个城市都有一个单独的网络，我希望所有x城市都有一个单一的通用模型/网络。但我如何将这些数据输入LSTM

假设每个城市都有相同的数据，我

1）训练一个城市的所有数据，然后训练下一个城市，依此类推，直到所有城市都完成

2）日期t上所有城市的列车数据，然后是日期t+1上所有城市的数据，然后是日期t+2上所有城市的数据，以此类推

3）完全不同的东西

有什么想法吗？

我会先试试（1）

此外，您还可以尝试使用多输入/多输出网络。我是说你有10个城市。因此，您的网络将有10个RNN输入和10个输出

下面是一个关于如何使用Keras的精彩教程：

我不确定它是否有效，但你可以试一试