我正在尝试在 Matlab 上训练一个 LSTM 模型，以预测车辆在环岛行驶时的位置。我现在主要担心的是我的数据集包含 4 个特征（X 位置、Y 位置和 2 个其他），我提到了RNN 或 LSTM 是否适合用于多元时间序列回归的神经网络方法？

并理解了多步预测的滑动方法，虽然直觉上这似乎是正确的方法，但我的模型由于某种原因会产生巨大的错误 - tn 的预测还不错，但 tn+1 之后存在类似的问题。

此外，我的数据集中有大约 200 个样本（即回旋处 200 辆不同车辆的行驶路径）我如何为所有这些时间序列模式训练模型？

截至目前，我正在尝试制作一个模型来处理 1 个时间序列样本，然后在此基础上进行构建。

任何建议和建议表示赞赏！