在某个时间从某个地点订购了食物。我有以下信息：
- 地点 – 送货地址
- 订单的日期和时间
- 星期几
- 那天的天气
该神经网络的目标是训练它，然后预测未来的订单。例如，明天订单最多的地点。
应该使用哪种类型的神经网络来实现这一目标？对于这种类型的神经网络，最好使用哪个框架或库？
如果能有一个类似的工作神经网络的例子就太好了！
回答：
您的数据是一个时间序列，可以通过例如循环神经网络（RNN）来处理。这里流行的选择是LSTM。
您应该考虑您的位置系统应该具有什么样的精细度。精确的坐标并不重要，您应该将其转换为地址，或者更好的是，转换为区域。您可以尝试使用方形网格，但手工制作的效果会更好。请可视化您的训练数据，观察订单是如何聚集的，并基于此创建区域。
预期会有各种形式的季节性。您的ANN肯定应该至少查看完整的一个月，如果不是一年的话（取决于气候）。不过，您可以从一周开始。
