R 一维矩阵数据到二维矩阵数据（时间序列）

我有货币兑换的数据，我正试图将数据格式化成一个矩阵，这样我就可以将这个矩阵输入到神经网络中，预测第二天的兑换率。要实现这一点，它需要知道以下值： 2天前，1天前，今天，预计在1D矩阵中。我正在尝试将这个一维矩阵更改为二维矩阵，以便正确显示数据。我已经在下面创建了一个图表，说明了我是如何格式化这些数据的，但我不太明白怎么做，我对R编程还不熟悉。我发现lag（）函数可用于在数据中创建此“滞后”，并用于时间序列问题，但除了将此数据格式化为此格式外，我不确定如何使用它

数据格式：（2个示例）

---

data在结尾的注释中使用
data2
，并假设它是按时间升序排列的，我们使用
flag
（快速滞后）来滞后它，
na_omit
来省略具有任何na的行，即前两行和最后一行。由于在系列开始之前或系列结束之后不能有数据，因此他们有NA

library(collapse)

na_omit(flag(data2, 2:-1))

给予：

# A tibble: 3 x 4
  `L2.USD/EUR` `L1.USD/EUR` `USD/EUR` `F1.USD/EUR`
         <dbl>        <dbl>     <dbl>        <dbl>
1         1.37         1.39      1.38         1.37
2         1.39         1.38      1.37         1.38
3         1.38         1.37      1.38         1.37

谢谢你的回复！数据是从2011年到2013年的，所以不是向后的：D.你显示的输出，第一行的前两个元素缺失了吗？第一行应该有2天前的数据，1天前的数据，今天的数据，然后是预期的输出。你有没有这样的格式？我试着在图表中显示，如果不清楚，很抱歉。发布时请将数据缩减到最小大小，同时保留足够的数据来说明问题。当然！我会编辑这篇文章
# A tibble: 3 x 4
  `L2.USD/EUR` `L1.USD/EUR` `USD/EUR` `F1.USD/EUR`
         <dbl>        <dbl>     <dbl>        <dbl>
1         1.37         1.39      1.38         1.37
2         1.39         1.38      1.37         1.38
3         1.38         1.37      1.38         1.37

# input
data2 <- head(data)

> data
# A tibble: 6 x 1
  `USD/EUR`
      <dbl>
1      1.37
2      1.39
3      1.38
4      1.37
5      1.38
6      1.37