У меня есть несколько наборов данных, каждый из которых содержит несколько входных переменных (скажем, 3) в качестве временного ряда и выходной переменной, а также в качестве временного ряда и всего за тот же период времени.
Каждая из этих серий имеет одинаковое количество точек данных (скажем, 1000 * 10, если 10-секундные данные были собраны при 1000 Гц).
Я хочу извлечь уроки из этих данных и, учитывая новый набор данных с 3 сериями времени для входных переменных, я хочу предсказать временной ряд для выходной переменной.
Я напишу проблему ниже в некоторых неанглийских обозначениях. Я не буду использовать такие термины, как функции, пример, цель и т. Д., Поскольку, поскольку я не сформулировал проблему ни для одного алгоритма, я не хочу рассуждать о том, что будет чем.
Наборы данных для изучения выглядят так:
dataset1:{Inputs=(timSeries1,timSeries2,timSeries3), Output=(timSeriesOut)}
dataset2:{Inputs=(timSeries1,timSeries2,timSeries3), Output=(timSeriesOut)}
dataset3:{Inputs=(timSeries1,timSeries2,timSeries3), Output=(timSeriesOut)}
.
.
datasetn:{Inputs=(timSeries1,timSeries2,timSeries3), Output=(timSeriesOut)}
Теперь, учитывая новый (timSeries1, timSeries2, timSeries3), который я хочу предсказать (timSeriesOut)
datasetPredict:{Inputs=(timeSeries1,timSeries2,timSeries3), Output = ?}
Какую технику мне использовать и как сформулировать проблему? Должен ли я просто разбить его как отдельную задачу обучения для каждой отметки времени с тремя функциями и одной целью (для этой или следующей отметки времени)?
Спасибо всем!