时间序列预测的输入输出数据样本数相差太大怎么办

Question

如果我的输入和输出样本数不匹配
比方说：输出是每秒钟有一个输出，可是输入是0.2s一次记录了三个特征的参数。输入样本有500个，输出只有100, 这种情况下也是用应该怎么可以训练lstm来预测输出呢？

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

这种情况下，可以将输入的参数进行汇总或者重新采样，使得输入样本和输出样本数量一致，从而可以进行训练。具体可以有以下几种方式：

1. 汇总处理：将每0.2s记录的三个特征参数合并为一个向量，并将这500个向量作为输入样本。这样就可以得到500个输入样本和对应的100个输出。
2. 重新采样：将输出的时间步长也调整为0.2s，将100个输出均匀地分配到500个时间步上。例如，可以将第一个输出分配在前5个时间步上，第二个输出分配在第6~10个时间步上，以此类推。然后将这些时间步下的特征参数合并为一个向量作为输入样本。
3. 数据插值：将输入样本按照0.2s的间隔进行等间距采样，得到2500个采样点。然后对输出的100个数据点进行插值，得到2500个输出值，将这些值作为样本进行训练。 以下是一些伪代码演示以上三种方法：
4. 汇总处理：

import numpy as np
# 假设输入是一个shape为(500,3)的numpy数组，每三行为同一时刻的三个特征参数
X = np.random.rand(500, 3) 
# 假设输出是一个shape为(100,)的numpy数组，每个值代表同一时刻的输出
y = np.random.rand(100)
# 将每三行的特征参数合并为一个向量
X_new = []
for i in range(0, len(X), 3):
    X_new.append(X[i:i+3].flatten())
X_new = np.array(X_new)
# 训练模型
model.fit(X_new, y)

1. 重新采样：

import numpy as np
# 假设输入是一个shape为(500,3)的numpy数组，每三行为同一时刻的三个特征参数
X = np.random.rand(500, 3) 
# 假设输出是一个shape为(100,)的numpy数组，每个值代表同一时刻的输出
y = np.random.rand(100)
# 将输出在时间轴上均匀分配到每个输入时间步
y_new = []
for i in range(0, len(y)):
    start = int(i * (len(X) // len(y)))
    end = int((i+1) * (len(X) // len(y)))
    y_new.append(np.mean(y[i:i+1]))
y_new = np.array(y_new)
# 将每三行的特征参数合并为一个向量
X_new = []
for i in range(0, len(X), 3):
    X_new.append(X[i:i+3].flatten())
X_new = np.array(X_new)
# 训练模型
model.fit(X_new, y_new)

1. 数据插值：

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
# 假设输入是一个shape为(500,3)的numpy数组，每三行为同一时刻的三个特征参数
X = np.random.rand(500, 3) 
# 假设输出是一个shape为(100,)的numpy数组，每个值代表同一时刻的输出
y = np.random.rand(100)
# 将输入等间隔采样，得到2500个数据点
X_new = []
for i in range(X.shape[1]):
    X_new.append(interp1d(np.arange(len(X)), X[:,i])(np.linspace(0, len(X)-1, 2500)))
X_new = np.stack(X_new, axis=1)
# 将输出也等间隔采样，得到2500个数据点
y_new = interp1d(np.arange(len(y)), y)(np.linspace(0, len(y)-1, 2500))
# 训练模型
model.fit(X_new, y_new)