Я новичок в keras и пытаюсь использовать lstm для прогнозирования годового индекса растительности на основе климатических данных с более точными временными шагами. Я не уверен, как построить правильную нейронную сеть, чтобы сделать прогноз.
Например, у меня есть месячные данные о климате за 30 лет. Данные содержат 5 переменных (месячная температура, осадки, ВПД, радиация, влажность). Таким образом, структура ввода должна быть как [1,30 * 12,5]. Что касается цели, у меня есть только одно значение за год, то есть [1,30,1]. Как я могу сказать алгоритму, что у меня есть только одно значение за год? Какие-нибудь полезные функции для таких случаев?
Заранее спасибо!