TensorFlow 多对一 RNN 时间序列答案

【问题标题】：Tensorflow many-to-one RNN time seriesTensorFlow 多对一 RNN 时间序列
【发布时间】：2020-09-07 04:45:39
【问题描述】：

我正在尝试使用 tensorflow 使用时间序列数据实现多对一 RNN，类似于给出的示例 https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/time_series。数据与下图类似

Time    Latitude    Longitude     Speed      Heading (deg)
0       20          20            5          180
1       19.9        20            5          180
2       19.8        20            5          180
3       19.7        20            5          180

现在我的目标是使用前 3 个时间步来预测下一个时间步的纬度。所以我的输入是

Latitude    Longitude     Speed      Heading (deg)
20          20            5          180
19.9        20            5          180
19.8        20            5          180

我的输出是

19.7

我的输入可能是“数字”，但它们都是非常明确的。前任。航向 359 度和 1 度几乎相同。我尝试过对数据进行一次热编码，然后将其连接起来以创建数据的“四热编码”，但收效甚微。

您如何将我拥有的功能编码为有意义的格式？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow keras deep-learning time-series

【解决方案1】：

您可以为每个区域设置一些边界。例如，如果纬度小于 10，则将其分配给 0 类，如果 10

【讨论】：