dataframe - 为构建 RNN 准备时间序列数据

Question

我正在准备时间序列数据来构建 RNN 模型（LSTM）。数据是从安装在机械设备中的传感器收集的。考虑一下我有压缩机输入和输出温度的数据以及时间戳。

像这样记录了大约 20 个参数的数据及其时间戳。问题是收集数据的时间戳不同。

那么，如何理想地匹配时间戳以创建具有所有参数和单个时间戳的单个数据帧？

标签： dataframetime-serieslstmrecurrent-neural-networktimeserieschart

Answer 1

由于 RNN 对时间增量一无所知，而只对时间步长一无所知，因此您需要对数据进行量化/插值。

1. Δt在所有系列中找到最小的时间增量
2. 将所有 20 个系列重新采样为Δt/2* 或更小（奈奎斯特定理）

* 实际上，您需要进行傅立叶变换，然后使用两倍的截止频率作为采样率。Δt/2恕我直言，可能是一个很好的近似值。