Tensorflow 基于LSTM/RNN的外生变量时间序列预测
我想在连续变量（Y1，Y2，Y3）和分类变量（Y4，Y5）的基础上对连续变量（Y1）进行时间序列预测。使用LSTM/RNN有什么方法可以做到这一点吗？您正在寻找具有外生变量的多元时间序列-统计上有一个VAR，以及像LSTM和seq2seqI这样的RNN。我现在重新审视这一点，因为我发现自己在寻找同样的东西当大多数列都遵循一种（高斯法线）模式，但有一对列遵循另一种（也是高斯）模式时，我的LSTM并没有做得很好。对于更大的数据集（VARIMAX中的exog数据集），它似乎做得很好，但对于endog列，它做得很差。我猜这里也讨论了同样的问题：Tensorflow 基于LSTM/RNN的外生变量时间序列预测,tensorflow,lstm,recurrent-neural-network,Tensorflow,Lstm,Recurrent Neural Network,我想在连续变量（Y1，Y2，Y3）和分类变量（Y4，Y5）的基础上对连续变量（Y1）进行时间序列预测。使用LSTM/RNN有什么方法可以做到这一点吗？您正在寻找具有外生变量的多元时间序列-统计上有一个VAR，以及像LSTM和seq2seqI这样的RNN。我现在重新审视这一点，因为我发现自己在寻找同样的东西当大多数列都遵循一种（高斯法线）模式，但有一对列遵循另一种（也是高斯）模式时，我的LSTM并没有做得很好。对于更大的数据集（VARIMAX中的exog数据集），它似乎做得很好，但对于endog列