我正在尝试使用时间序列作为输入来创建一个神经网络，以便根据每个序列的类型对其进行训练。我读到使用 RNN，您可以将输入分成多个批次，并将时间序列的每个点用于单个神经元，并最终训练网络。

我想要做的是使用多个时间序列作为输入。例如，您可能会收到来自两个传感器的输入。（所以两个时间序列），但我想同时使用它们以获得最终结果。

此外，我不是试图预测时间序列的未来值，而是试图基于所有这些值进行分类。

我应该如何解决这个问题？

• 有没有办法使用多个时间序列作为 RNN 的输入？

• 我应该尝试将时间序列汇总为一个吗？

• 还是我应该只使用两个不同的神经网络？如果最后一种方法是正确的，那么如果时间序列的数量增加，那会不会太耗费计算机？