错误使用 DAGNetwork/predict (第 166 行) 预测序列具有特征维度 1,但输入层需要特征维度为 5 的序列。
时间: 2023-05-29 07:02:34 浏览: 379
这个错误通常是由于输入数据不符合网络预期的格式导致的。错误信息指出输入数据应该是一个 5 维序列,而实际上输入数据是一个 1 维序列。这可能是由于数据预处理的问题,输入数据没有正确的被转换格式。可以检查数据预处理的代码,确保输入数据被正确地转换为符合网络预期格式的形式。如果仍然无法解决问题,可以尝试使用其他方法(例如 resize 或 reshape)来调整输入数据的维度。
相关问题
用keras预测代码实现:静态变量与 lstm 的输入序列拼接为一个新的输入向量 ,实现时间序列的拟合并预测
首先,需要将静态变量和 LSTM 的输入序列都转化成相同的长度。然后,可以使用 Keras 中的 Concatenate 层将它们拼接在一起,形成一个新的输入向量。
以下是实现代码:
```
from keras.layers import Input, LSTM, Dense, Concatenate
from keras.models import Model
# 定义输入序列长度和静态变量的维度
input_seq_len = 10
static_var_dim = 3
# 定义 LSTM 的输入形状
input_seq = Input(shape=(input_seq_len, 1))
# 定义静态变量的输入形状
static_var = Input(shape=(static_var_dim,))
# 将静态变量重复为与 LSTM 输入序列相同的长度
static_var_repeated = RepeatVector(input_seq_len)(static_var)
# 将静态变量和 LSTM 的输入序列拼接在一起
combined_input = Concatenate()([input_seq, static_var_repeated])
# 定义 LSTM 层
lstm = LSTM(64)(combined_input)
# 定义输出层
output = Dense(1, activation='sigmoid')(lstm)
# 定义模型
model = Model(inputs=[input_seq, static_var], outputs=output)
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
# 训练模型
model.fit([input_seq_data, static_var_data], target_data, epochs=10, batch_size=32)
# 预测新数据
new_input_seq_data = ...
new_static_var_data = ...
predicted_output = model.predict([new_input_seq_data, new_static_var_data])
```
多特征时间序列lstm源码
多特征时间序列LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆)是一种用于处理带有多个特征的时间序列数据的模型。该模型在机器学习中被广泛应用于预测、分类和生成时间序列数据等任务。下面是一个简单的多特征时间序列LSTM源码示例:
```python
# 导入所需的库
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
# 定义输入数据(时间序列)和标签
X = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], # 第一个时间步的三个特征
[[11, 12, 13], [14, 15, 16], [17, 18, 19]], # 第二个时间步的三个特征
[[21, 22, 23], [24, 25, 26], [27, 28, 29]]]) # 第三个时间步的三个特征
y = np.array([[10], [20], [30]]) # 对应的标签
# 创建一个序列模型
model = Sequential()
# 添加一个LSTM层,输入形状为(时间步, 特征数)
model.add(LSTM(units=50, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2])))
# 添加一个全连接层,输出维度为1
model.add(Dense(units=1))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100, verbose=0)
# 预测新的时间序列数据
new_data = np.array([[[31, 32, 33], [34, 35, 36], [37, 38, 39]]]) # 新的时间序列数据
prediction = model.predict(new_data) # 预测
# 打印预测结果
print(prediction)
```
上述源码中,我们首先导入了所需的库,包括numpy和Keras库。然后,我们定义了输入数据X和标签y,其中X是一个三维数组,表示三个时间步的特征,y是对应的标签。接下来,我们创建了一个序列模型,并添加了一个LSTM层和一个全连接层。然后,我们编译模型,并使用X和y训练模型。最后,我们使用新的时间序列数据进行预测,并打印出预测结果。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)