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外汇时序预测单步单维输出与单步多维输出，哪个好？
119浏览 · 2024-02-04 08:21:01
外汇时序预测单步单维输出和单步多维输出各有优缺点，要根据具体情况来选择。
单步单维输出指的是对于每一个时刻，模型只输出一个值，比如汇率的预测值。这种方式的优点是简单、易于理解和实现，可以方便地进行后续的计算和分析。但是，由于每个时刻只有一个输出，可能无法充分利用当前和历史的信息，对于复杂的时序预测问题可能表现不佳。
单步多维输出指的是对于每一个时刻，模型输出多个值，比如未来几个时刻的汇率预测值。这种方式的优点是可以更充分地利用当前和历史的信息，对于复杂的时序预测问题可能表现更好。但是，由于输出的维度增加，模型的训练和预测也会变得更加复杂和耗时。
因此，在选择单步单维输出和单步多维输出时，需要考虑具体的问题和应用场景，综合考虑精度、效率和可解释性等因素。
相关问题
是的，如果需要改为单步多维输出，需要修改模型定义。目前这段代码是将 LSTM 的输出通过 BatchNormalization 和 Dense 层进行处理，最终输出一个单维的结果。如果需要输出多维结果，可以将最后一个 Dense 层的输出维度修改为需要的维度，例如：
lstm_out = BatchNormalization()(lstm_out)
lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out)
res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out) # trainY.shape[1] 为需要输出的维度
这样就可以输出多维结果了。同时需要注意，根据具体的需求，可能需要对损失函数和评估指标进行修改。
一般来说，单步时序预测模型的输出是