《表2 单变量序列数据转换 (预测一个时间片段)》

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《基于LSTM的媒体网站用户流量预测与负载均衡方法》

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由于LSTM接受向量形式的输入与输出。将时间序列样本数据转换为LSTM输入数据，其主要方法是将原数据与其按照步长沿时间错位后的数据拼接而成。若某单变量Var时间序列数据为<…a，b，c，d，e，…>，那么步长为2的转换数据如表2所示，其中步长为2表示当前时刻t的数值受之前两个时刻t-1，t-2的数值影响。在数据转换完后，变量Vart即对应监督学习中的样本的目标值Y，Vart-1，Vart-2组成了样本的特征向量X。