如何使用Keras进行多天RNN时间预测？

Question

我目前正在研究一个程序，该程序将获取某一特定股票前4000天的股票数据，并预测未来90天的表现。在

我选择的方法是使用一个RNN，它利用LSTM层来使用前90天来预测第二天的表现（在培训时，前90天是x值，第二天是y值）。然而，我想做的是，使用前90-180天来预测未来90天的所有值。但是，我不确定如何在Keras中实现这一点，因为我看到的所有示例都只预测第二天，然后它们可能会将该预测循环到第二天的90天x值中。在

有没有办法仅仅利用过去的180天来预测下一个90天呢？或者说，LSTM是否仅限于预测第二天？在

Answer 1

我没有代表评论，但我要说的是，我已经玩弄了一个类似的任务。你可以用滑动窗口法计算90天（我用了30天，因为90天是在突破LSTM的限制），然后预测下个月的价格上涨（所以你的预测是针对一个单一的值）。@数字思维通常是正确的，但你不应该期望有好的表现。在