Описание

Учитывая набор данных, который имеет 10 последовательностей - последовательность соответствует дню записей стоимости запаса, - где каждая составляет 50 выборочных записей значений запаса, которые разделяются на 5-минутные интервалы, начиная с утра или 9:05 утра. Тем не менее, есть одна дополнительная запись (51-й образец), которая доступна только в наборе для обучения, которая на 2 часа позже, а не на 5 минут, чем последний записанный образец в 50 образцовых записях. Этот 51-й образец должен быть предсказан для набора тестов, где также указаны первые 50 образцов.

Я использую рекуррентную нейронную сеть pybrain для этой проблемы, которая группирует последовательности вместе, а метка (или обычно называемая целевой y) каждого образца x_i является образцом следующего шага времени x_(i+1) - типичная формулировка в прогнозировании временных рядов.

Пример

A sequence for one day is something like:

    Signal id    Time      value
        1     -  9:05   -   23
        2     -  9:10   -   31
        3     -  9:15   -   24
       ...    -  ...    -   ...
       50     -  13:15  -   15

Below is the 2 hour later label 'target' given for the training set 
and is required to be predicted for the testing set
       51     -  15:15   -   11

Вопрос

Теперь, когда моя рекуррентная нейронная сеть (RNN) обучила этим 10 последовательностям, если она столкнется с другой последовательностью, как бы использовать RNN для прогнозирования значений запаса 2 hours после последнего образца в последовательности?

Обратите внимание, что у меня также есть "на 2 часа позже, чем последние значения выборочных запасов" для каждой из обучающих последовательностей, но я не уверен, как включить это в обучение RNN, так как он ожидает одинаковые временные интервалы между образцами. Спасибо!