我应该如何使用 LSTM 预测接下来的 h 天？

【问题标题】：How should I predict the next h days using LSTM?我应该如何使用 LSTM 预测接下来的 h 天？
【发布时间】：2023-03-12 14:25:01
【问题描述】：

假设我有一系列 100 天 1、2、...、100 和时间步长 3。如果我没有第 101 天的真实数据，我应该如何创建我的验证集来预测提前 3 天， 102和103？训练集为[t-3, t-2, t-1] 其中t=[3, 100] 如下图：

X        Y
1  2  3  4
2  3  4  5
...
97 98 99 100

我想为每个预测迭代地将预测值添加到数据中：

iter=1
X            Y_pred
98  99  100  101

iter=2
X            Y_pred
99  100  101 102

iter=3
X            Y_pred
100 101 102  103

这样做是否有效，或者是否有更好的解决方案来解决这个问题？

提前非常感谢。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

如果我没有第 101 天、第 102 天和第 103 天的真实数据，我应该如何创建我的验证集来预测提前三天？

在您的情况下，损失是均方误差或其他类似损失，是通过使用真实标签和预测标签来计算的。用一个代替另一个是不正确的。这适用于培训和评估。

因此，唯一的选择是在时间步长 97 之后删除标签。如果您有一个小数据集并且希望尽量减少标签的删除，您可以屏蔽为缺少真实标签的时间步长计算的损失。例如，在时间步 99 中，您可以使用步 100 的损失，但您必须忽略步 101 和 102 的损失。

【讨论】：