基于CNN-LSTM的回归预测模型

基于CNN-LSTM的回归预测模型

模型简介

该模型结合卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆网络 (LSTM) 的优势，适用于处理多变量时间序列数据，并进行单变量回归预测。CNN 能够提取输入数据的局部特征，而 LSTM 擅长捕捉时间序列中的长期依赖关系。

代码特点

• 支持多列输入，单列输出的回归预测任务。
• 包含详细注释，方便理解和修改。
• 用户只需替换数据即可进行模型训练和预测。
• 代码基于2020年及以后的深度学习框架编写。

使用方法

1. 准备您的多变量时间序列数据。
2. 将数据加载到代码中。
3. 根据需要调整模型参数和训练设置。
4. 运行代码进行模型训练和评估。
5. 使用训练好的模型进行预测。

适用场景

• 金融时间序列预测
• 电力负荷预测
• 天气预报
• 交通流量预测
• 其他多变量时间序列回归预测任务

模型优势

• 能够有效处理多变量时间序列数据。
• 结合CNN和LSTM的优势，提高预测精度。
• 代码结构清晰，易于使用和修改。

注意事项

• 模型性能受数据质量和参数设置的影响。
• 需要根据具体任务进行模型调优。