我正在将LSTM应用于具有20个滞后的时间序列预测。假设我们有两种情况。第一个仅使用五个滞后,第二个(如我的情况)使用20个滞后。在第二种情况下,与前一种情况相比,我们需要更多的单元是否正确?如果是,我们如何支持这个想法?我有2000个样本用于训练模型,因此这是此处增加单位数量的主要限制。
很难给出确切的答案,因为时间步长和隐藏单位数之间的关系并不是一门精确的科学。例如,以下因素会影响所需的单位数量。
短期记忆问题与长期记忆问题
数据量
您使用的模型类型
我确定还有其他因素,但是我想到的只是这些因素。
这应该相对容易,因为您可以尝试几种不同的选择,
并且如果您有20个滞后问题比5个滞后问题(使用50个单位时)获得更好的性能(例如,较低的MSE),那么您已经理解了。而且,您可以通过显示不同类型的模型(例如LSTM与GRU)的结果来加强自己的主张。