LSTM-Zeitreihen mit gemischten Frequenzdaten

Ich möchte eine LSTM-RNN für die Vorhersage von Zeitreihen erstellen, aber einige meiner Prädiktoren sind monatlich und andere täglich. Irgendwelche Ratschläge / Beispiele zum Aufbau dieses Netzwerks?

Die Häufigkeit der Vorhersagen ist monatlich.

Vielen Dank.

Sie können vielleicht einige Anregungen aus den in präsentierten Ideen erhalten diesem Artikel , der eine schlägt Darstellung der Zeitreihe , so dass sie mit behandelt asynchrone Abtastung : Sie kodieren , was die Quelle ist (die ID der Zeitreihe) und die Dauer (Zeit der letzter Wert unter Berücksichtigung aller Zeitreihen) des aktuellen Werts, und Sie erhalten eine einzelne Zeitreihe von Werten (wie in Abbildung 1 des Artikels dargestellt, den ich unten angehängt habe).

Sie könnten eine hierarchische Struktur verwenden. Ein LSTM kann einen Einbettungsvektor für die Sequenz der täglichen Prädiktoren für jeden Monat erstellen. Diese Einbettung wird dann zusammen mit den monatlichen Prädiktorvariablen in ein zweites LSTM eingespeist.

Überprüfen Sie die Experimente zum Strombedarf in diesem Dokument: https://www.elen.ucl.ac.be/Proceedings/esann/esannpdf/es2015-56.pdf . Verschiedene Schichten in einem tiefen Netzwerk können unterschiedliche Zeitskalen erfassen.