如何在 Keras 中为 LSTM 的多个输入重新构建数据帧？

Question

我正在尝试预测给定日期和时间给定区域的温度（从 1 到 142 的整数）。

问题是我的 CSV 包含以下列：

日期时间、区域 ID、温度

如何重新构建 LSTM 的数据框（抱歉，我是 LSTM 的新蜜蜂）？

关于信息，我有两个月的数据，每 5 分钟一次。

我为输入日期时间编写了 LSTM。但我也想包括 AreaID。预测温度。

为训练集和测试集创建的数据集使用以下代码块：

    dataset = dataset.temperature.values #numpy.ndarray
    dataset = dataset.astype('float32')
    dataset = np.reshape(dataset, (-1, 1))
    scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
    dataset = scaler.fit_transform(dataset)
    train_size = int(len(dataset) * 0.80)
    test_size = len(dataset) - train_size
    train, test = dataset[0:train_size,:], dataset[train_size:len(dataset),:]
    def create_dataset(dataset, look_back=1):
        X, Y = [], []
        for i in range(len(dataset)-look_back-1):
            a = dataset[i:(i+look_back), 0]
            X.append(a)
            Y.append(dataset[i + look_back, 0])
        return np.array(X), np.array(Y)

    look_back = 30
    X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back)
    X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back)

    # reshape input to be [samples, time steps, features]
    X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], 1, X_train.shape[1]))
    X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], 1, X_test.shape[1]))

在此之前，示例代码已根据 DateTime 对数据框进行排序，如：

dataset.sort_values('timestamp', inplace=True, ascending=True)

我想改变 LSTM 来接受两个输入 1. 日期时间 2. 区号

& 一个输出： 1.温度

如何针对此要求编写 LSTM 代码？ （请帮帮我，我是神经网络领域的新手）

Answer 1

仅供参考。

您将新数据集准备到 x_train 和 y_train 花 60 天开始训练模型并预测第 61 天，这就是我的逻辑

X_train=[]
y_train=[]
count=0
for i in range(60,train.shape[0]):
    count=count+1
    X_train.append(df[i-60:i])
    y_train.append(train['targetcol'][i])