我已经使用LSTM（使用纽约证券交易所股票代码：ECL）使用LSTM进行了多变量，多步骤时间序列预测模型的工作（尽管未优化）实现。实现在这里：https : //github.com/mintgreenstrat/SO_LSTM/tree/master
我需要应用缩放，因为我计划添加更多的功能（例如“音量”），而这些功能的规模差异很大。将最小/最大缩放器应用于相同的4个功能示例非常简单，然后训练模型并进行预测。
我一生无法做的就是将预测（yhat），X_test和y_test恢复为正确的形状以逆比例缩放。我一直试图改编一个例子，但是我做对了，我迷失了一切。
在这一点上，我真的很努力地了解是否：
a）在使用time_series_to_supervised步骤设置正确形状的数据时出错了
b）这只是对np.concatenate(yhat, X_test[:, -(n_features -1):], axis=1)
c）的简单更改c）a和c
d）某些东西其他
对于它的价值，我的直觉说b）...
在r / MLQuestions sub reddit上的这篇文章的帮助下，我终于找到了解决方案。
现在，我将数据集拆分为X，y，并对每个缩放器分别安装一个缩放器，然后再将其重塑为3D以输入LSTM。这意味着在后端，我只需要从3D重塑为2D即可调用该inverse_transform函数。看来我变得比原来更难了。
我更新了github存储库，以防将来对任何人有帮助。
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