我试图找到一个类似的问题及其答案,但没有成功。这就是为什么我要问一个以前可能会被问到的问题:
我正在研究一个问题,即输出几个水井的累积产水量。我拥有的特征包括时间序列(随时间变化的水量和泵速)和静态(井深、井纬度和经度、含水带厚度等)
对于井#1,我的输入数据如下所示
动态数据:
water rate pump speed total produced water
2000-01-01 10 4 1120
2000-01-02 20 8 1140
2000-01-03 10 4 1150
2000-01-04 10 3 1160
2000-01-05 10 4 1170
静态数据:
depth of the well_1 = 100
latitude and longitude of the well_1 = x1, y1
thickness of the water bearing zone of well_1 = 3
我的问题是,如何构建一个既具有动态特性又具有静态特性的RNN模型(LSTM、GRU等)
有多种选择,您需要试验哪一种最适合您的案例
选项1:您可以将静态特征视为固定的时间数据。因此,为每个静态特性创建一个时间维度,并让LSTM处理其余的特性
例如,转换后的数据如下所示:
选项2:设计多头网络
下面是一篇解释组合策略的文章:https://arxiv.org/pdf/1712.08160.pdf
下面是另一篇利用选项2的论文:https://www.researchgate.net/publication/337159046_Classification_of_ECG_signals_by_dot_Residual_LSTM_Network_with_data_augmentation_for_anomaly_detection
论文2的源代码:https://github.com/zabir-nabil/dot-res-lstm
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