Chuỗi thời gian LSTM với dữ liệu tần số hỗn hợp

Tôi muốn tạo một LSTM RNN cho dự đoán thời gian, nhưng một số dự đoán của tôi là hàng tháng và những người khác là hàng ngày. Bất kỳ lời khuyên / ví dụ về cách thiết lập mạng này?

Tần suất của các dự đoán là hàng tháng.

Cảm ơn.

Bạn có thể lấy cảm hứng từ các ý tưởng được trình bày trong bài viết này đề xuất cách trình bày chuỗi thời gian sao cho nó liên quan đến lấy mẫu không đồng bộ : bạn mã hóa nguồn nào (id của chuỗi thời gian) và thời lượng (thời gian đến giá trị cuối cùng xem xét tất cả các chuỗi thời gian) của giá trị hiện tại và bạn kết thúc với một chuỗi các giá trị thời gian duy nhất (như trong Hình 1 của bài viết mà tôi đính kèm bên dưới).

Bạn có thể sử dụng một cấu trúc phân cấp. Một LSTM có thể tạo ra một vectơ nhúng cho chuỗi các yếu tố dự đoán hàng ngày cho mỗi tháng. Sau đó, việc nhúng này được đưa vào LSTM thứ hai cùng với các biến dự đoán hàng tháng.

Kiểm tra các thí nghiệm nhu cầu năng lượng trong bài viết này: https://www.elen.ucl.ac.be/Proceedings/esann/esannpdf/es2015-56.pdf . Các lớp khác nhau trong một mạng sâu có thể nắm bắt quy mô thời gian khác nhau.