我有多个物理地点，每个地点都有多个变量，如何准备输入数据，例如，

有10个地点，每个地点有一个主要输入：

• 水量

和两个次要输入：

• 温度
• 降雨量

如果我只使用一个地点，超参数可以定义如下：

• 时间步长：假设以10天为一个观测周期
• 输入维度：水量、温度、降雨量
• 批次大小：32，每个批次包含10天的3个特征数据

我的问题是，如何为LSTM准备来自所有10个地点的所有3个变量的输入数据？

回答：

你的问题描述有些令人困惑，我希望我理解正确了。

有几件事你需要确认：

• 你的目的是什么：你希望模型预测哪个值

所以我假设你想预测水量，那么你需要定义一些超参数：

• 时间步长：假设以10天为一个观测周期
• 输入维度：你拥有的特征，在这种情况下有2个，温度和降雨量
• 批次大小：这取决于你的数据大小，然后你将拥有Keras风格的输入 (32, 10, 2)，其中包含32个批次中10天的2个特征数据