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python - TensorFlow 中的 LSTM 多步预测

问题描述

我想使用 RNN 进行多步预测。

示例：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]- 完整的时间序列。X_train = [1...13]作为火车，其余的 X_test = [14...16] 是测试数据。我检查模型的性能

prediction = model.predict(X_test)

我收到了数字（预测），但它们是过去一段时间的？如果我想预测未来接下来的 6 个点。我会用

prediction = model.predict(X_input)

我有什么用X_input？如果我已经使用最后的观察结果作为模型的测试性能。所有教程都展示了模型在预测过去方面的完美程度，但我需要使用该模型来预测未来。我将非常感谢任何建议。

标签： pythontensorflowlstm

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