tensorflow - 使用 LSTM 和 Keras 预测 future 值

Question

我一直在关注教程here我有数据，我想根据我当前拥有的测试集的所有数据来预测 future 的数据。

这是我现在的代码。我对 ML 和 python(我通常做 Java)完全陌生，所以这就像阅读中文，但我复制并粘贴了它。目前，它从数据的开头进行预测，但我希望它从数据的末尾开始。

def predict_future(model, data, window_size, prediction_len):
    curr_frame = data[-3]
    predicted = []
    for i in range(len(data), len(data)+ prediction_len):
        predicted.append(model.predict(curr_frame[newaxis, :, :])[0, 0])
        curr_frame = curr_frame[1:]
        curr_frame = np.insert(curr_frame, [window_size - 1], predicted[-1], axis=0)
    return predicted

我非常感谢我能得到的所有帮助，我对此的知识范围非常有限。

Answer 1

当前发生的情况是，循环每次迭代的当前帧都设置为除当前数据之外的所有剩余数据。我们可以保持相同的结构，只是翻转每一行。

在函数的开头，您可以通过添加行 data = np.flip(data, axis=0) 反转数据，使预测从末尾开始并走向开头 反转每行数据。