多对多时间序列预测问题的 RNN 架构答案

【问题标题】：RNN Architecture for a Many to Many time series forecasting problem多对多时间序列预测问题的 RNN 架构
【发布时间】：2023-10-26 21:51:01
【问题描述】：

我正在尝试使用 Keras 中的 RNN/LSTM/GRU 模型预测收益率曲线（多个时间序列）。

作为输入，我有 12 个利率价格序列（构成收益率曲线）和更多变量，例如 SP500 等。作为输出，我只想要 12 个利率的预测。

我对 NN 时间序列预测非常陌生，我想知道这在 Keras 中是否可行，以及我应该注意哪些事项。我也感谢任何提示。

谢谢！

【问题讨论】：

听起来很有趣。我没有使用过 Keras，因此无法在这个方向上提供具体建议。更一般地说，也许是用一个简化的问题来热身，比如一两个利率系列，也许还有一个其他变量？更好的是，复制一个在某处描述的简单模型，然后逐步修改它，使其更像您的目标模型。

【解决方案1】：

Tensorflow 文档提供了令人惊叹的入门教程。您可以浏览教程here 以了解使用Tensorflow 的时间序列。

另外，请参考下面提到的一些博客，并使用适合您要求的方法。

【讨论】：