A differenza di una serie normale di dati qui l'ordine assume una importanza perche' ciascun dato e' collegato a quello immediatamente successivo e antecedente in una successione che i matematici direbbero continua
Un metodo per poter prevedere il prossimo dato nella successione usando le reti neurali e' quello di usare l'approccio LSTM (Long Short Term Memory) riconducibili alle reti RNN
Il fato che il titolo indichi Single Step vuol dire che l'algoritmo e' in grado di individuare solo il valore della variabile al tempo T+1 e non e' possibile avere piu' dati previsti
Un sistema comodo per esplorare l'algoritmo e' quello di usare il codice a questo GitHub
Nel file di configurazione training_config.json si possono impostare le caratteristiche della rete neurale come i dati di train e test, il dropout ma soprattutto si imposa la window_size ovvero la grandezza della finestra che viene usata dall'algoritmo per calcolare il valore al tempo T+1
Per effettuare ho preso i dati della stazione meteo di Antella (localita' vicino a Firenze) nel periodo dicembre 2002 aprile 2010 con misure giornaliere della temperatura massima
i dati sono stati processati mediante il codice linkato in precedenza
Il risultato della validazione dei dati risulta sostanzialemente corretta
Nel grafico sottostante (ripreso da qui) si osservano tutti i limiti del metodo nel caso di estrapolazione di piu' di un valore sul tren futuro. Usando una finestra mobile e' stato simulata la previsione di trend nel futuro su varie porzioni dei dati e si vede abbastanza chiaramente che la predizione, essendo legata alla finestra dei dati immediatamente precedenti, puo; indurre anche errori grossolani
asdasd
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