一連の2次元データを連続して予測する方法

Question

私はこれを長年苦労してきました。 d1は、時間T1（例えば、午前10時）に対応し

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

、d2は時間T2（例えば、11：00に対応して、私は例えば、2Dデータのシリーズを持っている

：私の質問はこれです）。今、私はT3での配列の様子を予測しようとしています（例えば、12:00）。例えば、すべてが動いている場合：

そうするためにsklearnやtensorflowを使用することはできますか？そうでない場合は、どのようにすればいいのかを示すことができますか？ありがとうございました

Answer 1

データを位置に変換すると、トレーニングが楽になるでしょう。 Ex。 d1 = [0,1]、d2 = [2,3]である。この場合、d1（変換済み）を入力とし、d2（変換済み）をラベルとします。そのようなケースをサポートする場合は、ラップアラウンドのためにトレーニングする必要があります。