Keras-Python时间序列分析

我试图对有两个输入变量的数据进行时间序列分析，即时间戳和学生人数。在拟合LSTM模型时，我得到以下错误“检查输入时出错：预期LSTM_40_输入为3维，但在model.fit（）上得到了形状为（69452，1）的数组”。我是keras的新手，我仍然不知道如何适应这个模型。我的数据是（69452,1,1）形式的，即三维向量

以下是代码：

trainX, trainY = createDataSet(train)
testX, testY = createDataSet(test)

trainY=trainY.reshape(69452,1) 
testY=testY.reshape(140,1)

trainX=trainX.reshape(69452,1)
testX=testX.reshape(140,1)


xTrain = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0],1, trainX.shape[1]))

xTest = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1]))

yTrain = np.reshape(trainY, (trainY.shape[0],1, trainY.shape[1]))

yTest = np.reshape(testY, (testY.shape[0], 1, testY.shape[1]))

yTrain = np.reshape(trainY, (trainY.shape[0], 1, trainY.shape[1]))

yTest = np.reshape(testY, (testY.shape[0], 1, testY.shape[1]))


model = Sequential()

model.add(LSTM(4, input_shape=(1, look_back)))

model.add(Dense(1))

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

model.fit(xTrain , yTrain , epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

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如果你有一个相当于1的2维和3维的人来帮助你，你就不会真正做时间序列了。事实上，问题已经到了我这一步，我为此道歉