神经网络模型预测二手车价格如何给每条数据按照时间循序赋予一定的权重

现在在做的是二手车出价的价格预测，应用的是神经网络模型，模型的变量组成如下图所示，目前存在的问题是：由于数据每日都会有更新，从去年3月份到现在有700多数据了，想要体现出去年数据对模型影响小一点，最近新加进来的数据对模型影响大一点，改如何改动模型呢。现在只有一个想法，就是把爬取时间作为自变量引入模型中，这样做不知利弊如何。求指教。还有一点是能不能不引入新变量，直接对每条数据赋予权重，这个可以实现吗？求大佬指导。