RNNで多変量時系列を予測する

Question

私はRNNというRパッケージを試しています。 コードサイトは次のとおりです。 https://github.com/bquast/rnn 金融時系列予測のための非常に良い例があります。 私はコードを読んでおり、次の計測器の値を事前に予測するために時系列のシーケンスを使用していることを理解しています。 次の結果はアルゴリズムが事前に商品の価値を予測するため、少なくとも部分的には、成功するということであるように私が期待する何10の隠れノードと200のエポック

RNN financial time series prediction

、ランの一例です。 私が見ることができるように、明らかに、当日の時系列の値を近似しているだけで、翌日に予測を与えていません。 私の期待は間違っていますか？ このコードはとてもシンプルですが、どうすれば改善できますか？あなたが気に通貨ペアのための次の日のデータ - それは上に訓練されているものであるので、日によって前方にすべてのデータを移動させy.train

Answer 1

y <- X[,1:input$training_amount+input$prediction_gap,as.numeric(input$target)] 
matrix(y, ncol=input$training_amount) 

。あまりにも多くの列がある場合（これは今ではtraining_amount + prediction_gapに等しい）、ncol = training_amountを使用すると、最初のデータポイントがオフになります。したがって、すべてのデータは、prediction_gapによって前方に移動されます。