使用RNN預測多變量時間序列

我一直在嘗試使用名爲RNN的R包。以下是代碼網站： https://github.com/bquast/rnn 它有一個非常好的財務時間序列預測的例子。我已閱讀代碼，我明白它使用時間序列的序列來預先預測次日儀器的價值。以下是運行與10個隱藏節點和200個曆元使用RNN預測多變量時間序列

RNN financial time series prediction

什麼我期望作爲結果是，該算法成功，至少部分地提前預測儀器的值的示例。從我所看到的，顯然只是在當前時間接近時間序列的值，而不會在第二天給出任何預測。我的期望錯了嗎？這個代碼很簡單，你會如何改進它？

來源

2016-11-06 mg64ve

感謝您的回覆。我同意你的數據已經做好了準備。但是網絡沒有達到提前預測時間序列的目標。我準備了下面的例子來顯示它：[link]（https://github.com/mg64ve/ML/blob/master/appfx2.R）。在這個例子中，我不使用Web界面。即使我把差距設爲3，時間序列也只是模仿，因爲它遵循已知的時間序列：[link]（https://github.com/mg64ve/ML/blob/master/rnn2.jpeg）。你能告訴我爲什麼嗎？ – mg64ve

y <- X[,1:input$training_amount+input$prediction_gap,as.numeric(input$target)] 
matrix(y, ncol=input$training_amount)

y.train將所有數據向前移動一天，這樣就是正在訓練的內容 - 您關心的貨幣對的第二天數據。當列數過多時（現在他們等於training_amount + prediction_gap），ncol = training_amount時，第一個數據點會下降;因此所有數據都通過prediction_gap向前移動。

來源

2016-11-21 04:42:54 SatoshiReport

使用RNN預測多變量時間序列

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