我正在研究时间序列预测问题。我正在使用 keras 模型进行机器学习。

对于此预测，天气变量用作输入。它们可以有两种类型：预测的和实际的。我已经在相当长的时间内获得了这两种类型的数据，我想在数据上训练和测试我的模型。我的问题是：

1）我应该在训练时在输入中使用预测天气变量还是实际天气变量？（考虑在模型推断时只有预测的天气变量可用）。

2）相同的问题1进行测试。

关于上述问题是否有规则或一般做法？如果是，我想知道这一点。