Вертикальная разница между предсказаниями и целями для основанных на керасах моделей mlp и lstm - PullRequest
0 голосов
/ 09 июня 2019

Здесь я приложил графическое предсказание результата из моей многослойной персептронной и lstm используемой модели.Однако, как вы можете видеть на этих рисунках, я вижу четкую вертикальную разницу между значениями прогноза и фактическими целевыми значениями.Как мне улучшить это вообще?

В настоящее время я использую Keras для построения своей модели, и до сих пор я пытался увеличивать эпохи, добавляя пакетную нормализацию в моем слое, и добавил minmaxscaler для масштабирования моих данных, добавил kernel_constraint = unit_norm () ... но, похоже, ничего не помогает.

У кого-нибудь есть идеи по этому вопросу?Я даже не уверен, должен ли метод улучшения прогнозов быть одинаковым между mlp и lstm .. Пожалуйста, помогите.

Figure1 Figure2

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...