LSTM中关于数据匹配的问题

Question

关于LSTM中的问题
想用一段数据去匹配时间段中与这段数据最匹配的那几秒钟数据，指导一下要用什么方法

Answer 1

基于Monster 组和GPT的调写：

用LSTM模型来实现时间序列数据的相似度匹配

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 生成模拟数据
data = np.random.randn(100, 10)  # 100个样本，每个样本有10个特征
target = np.random.randn(100, 1)  # 对应的目标值

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(10, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(data.reshape((100, 10, 1)), target, epochs=100, batch_size=10)

# 对新数据进行预测并计算相似度
new_data = np.random.randn(1, 10)
predictions = model.predict(new_data.reshape((1, 10, 1)))
distances = np.sum((data - new_data) ** 2, axis=1)
sorted_indices = np.argsort(distances)
closest_data = data[sorted_indices[0]]

print("预测值：", predictions[0][0])
print("最相似的数据：", closest_data)
print("最小方差：", np.min(distances))