如何按顺序预测一系列二维数据

Question

我已经为此挣扎了很长时间。我的问题是:

我有一系列2d数据，例如

d1 = [1,1,0;0,0,0;0,0,0]
d2 = [0,0,0;1,1,0;0,0,0]

d1对应时间T1(如10:00)，d2对应时间T2(如11:00)。现在我正试图预测数组在T3(例如，12:00)时的样子。例如，如果一切正常:

d3 = [0,0,0;0,0,0;1,1,0];

是否有可能使用sklearn或tensorflow来做到这一点?如果不是，你能告诉我该走哪条路吗?非常感谢

Answer 1

将数据转换为位置可能会使训练更容易。例:d1=[0,1]， d2=[2,3]。在这种情况下，训练以d1(转换)作为输入，d2(转换)作为标签。如果你支持这种情况，你将不得不接受环绕训练。