所以我处于机器学习的初级阶段，我想预测多个时间序列样本 . 时间序列包含每15分钟的样本，我必须预测接下来3天的样本 . 所以将来大约有288个样本 .
我的时间序列还有其他分类功能，所以我实现了一个基于this答案的模型 .
我读了关于seq2seq时间序列预测的编码器 - 解码器 . 但是对如何实现它并将其与多个分类特征结合起来却无法理解 .
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我是否按照这个答案走向了正确的方向？
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即使对于大尺寸的Y（在我的情况下，将来288个时间步长），LSTM是否也能正常工作 .
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我正在考虑将过去7天的样本作为X，因此我对lstm的输入形状是（没有样本，672,1） . 这样可以吗？
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我应该去编码器 - 解码器吗？如果是，那么任何人都可以请我提供更多的见解，也许是一个很好的教程 .
提前致谢 .
1 回答
是的 .
取决于您拥有多少数据以及您的问题可以学习的程度 .
您使用的数据越多越好 .
编码器 - 解码器架构只是'feedforward your hidden LSTM states'的一个奇特名称 . 我没有看到你需要在你的情况下使用它的原因 .