Как прогнозировать многомерные временные ряды в Keras?

Question

[Sanders]

Есть машина с которой в реальном времени собирается информация о значении нескольких датчиков. В итоге получается многомерный ряд. И как с такими работать, везде примеры только с одномерными рядами?

Answer 1

[dmshar]

Ну, не совсем "везде".
Вот например - https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/09/multi...
А вот - с помощью Keras
https://machinelearningmastery.com/multivariate-ti...

Answer 2

[Дмитрий]

Я так понял, что это возможно только в LSTM и подобных структурах.
Создаёшь трехмерный массив data(x, y, z) где -
x - количество обучающих выборок
y - количество векторов в одной обучающей выборке
z - количество данных в одном векторе.

Потом создаёшь слой LSTM
model.add(LSTM(units=32, input_shape=(y, z)))
x указывать не нужно сеть сама поймёт что к чему.
units - это количество выходов на следующий слой (32 как пример).

Если моё представление ошибочно, то думаю меня поправят, но вроде работает.