lstm时间步长多少合适
时间: 2023-08-24 21:06:57 浏览: 89
根据引用,时间步长是用来描述在时间序列预测问题中观测值的特征的。所以,时间步长实际上是在增加特征的维度。对于单变量时间序列,只有一个特征。而对于多变量时间序列,可以选择不同的时间步长。
根据引用,配置LSTM模型的超参数是其中之一。时间步长是LSTM模型的一个超参数之一,需要根据具体问题来确定合适的值。一般来说,较短的时间步长可以捕捉更短期的模式和动态,而较长的时间步长可以捕捉更长期的趋势和模式。
然而,根据引用,LSTM在面对超长输入序列时可能会遇到困难。因此,在选择时间步长时需要权衡建模的复杂度和模型的性能。
综上所述,选择合适的时间步长应该根据具体的问题和数据集来决定。可以尝试不同的时间步长,并使用交叉验证或其他评估指标来评估模型的性能,找到一个平衡点。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [进一步理解LSTM(2),每个月都要回来学习一下](https://blog.csdn.net/weixin_51015047/article/details/124757312)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [如何解决LSTM循环神经网络中的超长序列问题](https://blog.csdn.net/Together_CZ/article/details/73824127)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [基于LSTM的北京空气质量预测实验报告(含源码).zip](https://download.csdn.net/download/jiayouyaya/88063761)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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