LSTM-Zeitreihen mit gemischten Frequenzdaten

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Ich möchte eine LSTM-RNN für die Vorhersage von Zeitreihen erstellen, aber einige meiner Prädiktoren sind monatlich und andere täglich. Irgendwelche Ratschläge / Beispiele zum Aufbau dieses Netzwerks?

Die Häufigkeit der Vorhersagen ist monatlich.

Vielen Dank.

BHP
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Wie häufig sind die Vorhersagen?
Aaron
Vielen Dank für Q. Monthly. Ich habe die ursprüngliche Frage angepasst.
BHP
Ein weiterer Deskriptor sind falsch ausgerichtete Zeitreihen.
user0

Antworten:

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Sie können vielleicht einige Anregungen aus den in präsentierten Ideen erhalten diesem Artikel , der eine schlägt Darstellung der Zeitreihe , so dass sie mit behandelt asynchrone Abtastung : Sie kodieren , was die Quelle ist (die ID der Zeitreihe) und die Dauer (Zeit der letzter Wert unter Berücksichtigung aller Zeitreihen) des aktuellen Werts, und Sie erhalten eine einzelne Zeitreihe von Werten (wie in Abbildung 1 des Artikels dargestellt, den ich unten angehängt habe).

Geben Sie hier die Bildbeschreibung ein

mic
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Sie könnten eine hierarchische Struktur verwenden. Ein LSTM kann einen Einbettungsvektor für die Sequenz der täglichen Prädiktoren für jeden Monat erstellen. Diese Einbettung wird dann zusammen mit den monatlichen Prädiktorvariablen in ein zweites LSTM eingespeist.

Aaron
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Ist das mit aktuellen Bibliotheken möglich? @ Aaron
user0
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Schauen Sie sich das PhasedLSTM in der neuesten Version von Tensorflow an
Aaron
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Überprüfen Sie die Experimente zum Strombedarf in diesem Dokument: https://www.elen.ucl.ac.be/Proceedings/esann/esannpdf/es2015-56.pdf . Verschiedene Schichten in einem tiefen Netzwerk können unterschiedliche Zeitskalen erfassen.

Forscher
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Könnten Sie Ihre Antwort etwas expliziter formulieren, damit Sie das verlinkte Papier nicht lesen müssen, um auf die Idee zu kommen?
Richard Hardy