时间序列预测:预测滞后一个时间步长

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我目前正在构建一个 LSTM 以预测股票价格。我给他最近 30 天的股票价值,它应该给我第 31 天的价格。

模型似乎运行良好,但是时间 t 的预测对应于时间 t-1 的真实值。在时间 t+1 的预测给出时间 t 的值,依此类推。

我在网上看到了一些关于这个的帖子,但没有解决问题的答案。

谢谢

这是预测图

我已经尝试更改 LSTM 中的参数值、输入数据大小,或多或少地训练它。没有变化。

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