没有时序信息的特征作为序列传入lstm结果反而会变差吗

通常情况下，没有时序信息的特征作为序列传入LSTM，会导致LSTM无法充分利用序列数据中隐藏的时间相关性。因此，对于没有时序信息的特征，直接传入LSTM往往不能取得好的结果。

不过，也有一些方法可以解决这个问题。例如，可以将没有时序信息的特征作为LSTM输入序列的第一个维度，同时在输入序列中添加时间步信息。这样可以将没有时序信息的特征引入到LSTM中，并让LSTM能够利用时间相关性来提高模型的预测能力。另外，还可以考虑使用其他的模型来处理没有时序信息的特征，例如全连接网络等。

相关问题

如果输入lstm的序列信息本身有交互对结果会有影响吗

对的，输入 LSTM 序列信息本身的交互确实会对结果产生影响。这是因为 LSTM 在处理序列数据时是具有记忆性的，当前的计算结果会受到之前输入和隐藏状态的影响。如果输入序列本身存在交互信息，那么这些信息会被 LSTM 模型捕捉到并在后续的计算中产生影响。

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：

# 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。