多変量データ用のLSTM入力変形

Question

Keras LSTMで使用する複数の入力と出力を持つデータセットがあります。データをどのように再形成する必要があるかを把握しようとしています。

元のデータは以下の通りである：

Time, Temp(X1), Pressure(X2), Stress(Y1), Life(Y2)   
1, T1, P1, S1, L1 
2, T2, P2, S2, L2 
3, T3, P3, S3, L3 
4, T4, P4, S4, L4 
5, T5, P5, S5, L5 
6, T6, P6, S6, L6 

我々は、ストレスや生活の現在値を推定するために、温度、圧力、応力及び生活の2つの前の値を使用することができます。したがって、2のルックバック/タイムステップを使用して、我々は次のように私は再手配することができます私のデータを使用することができます。列車の行列は、形状（4,10）のとなり X：

T1, P1, T2, P2, T3, P3, S1, L1, S2, L2 
T2, P2, T3, P3, T4, P4, S2, L2, S3, L3 
T3, P3, T4, P4, T5, P5, S3, L3, S4, L4 
T4, P4, T5, P5, T6, P6, S4, L4, S5, L5 

Y列車行列は、（形状となり、 4,2）：

S3, L3 
S4, L4 
S5, L5 
S6, L6 

Kerasは[サンプル、時間ステップ、特徴]

samples=4 
timesteps/lookback=2 
Original data X features=2 

に整形される入力を必要とするが、X列行列を再形成することは不可能である（4、10） （4,2,2）に入れる。では、キャッチはどこですか？

また、Y列車のマトリックスをどのように整形する必要がありますか？

Answer 1

n-1とn-2からn番目の値を予測する必要があります。したがって、データを「スライディングウィンドウ」で作成してサンプルを作成します。そう、あなたのT6

を予測することがT4

を予測し、その上

データの@ T4とT5までするT3

データ@ T2及びT3を予測する

データ@ T1およびT2に前の2つのタイムステップからのX1、X2、Y1、Y2で定義される4つのサンプルで終了します

入力データは

になります

X = [[[T1, P1, S1, L1] 
     [T2, P2, S2, L2]], 
    [[T2, P2, S2, L2], 
     T3, P3, S3, L3]], 
    [[T3, P3, S3, L3] 
     T4, P4, S4, L4]], 
    [[T4, P4, S4, L4], 
     T5, P5, S5, L5]]] 

、あなたが

y = [[S3, L3], 
    [S4, L4], 
    [S5, L5], 
    [S6, L6]]