基于卷积神经网络的时序数据预测指南

CNN时序预测方法

利用卷积神经网络（CNN）进行时序数据预测，相较于循环神经网络（RNN）方法，在处理时序数据方面具有独特优势。

步骤如下：

1. 数据准备： 将时序数据集划分为训练集和测试集。
2. 数据转换： 将时序数据转换为二维图像数据，常用方法包括滑动窗口法和傅里叶变换法。
3. CNN模型构建： 构建包含卷积层、池化层和全连接层的CNN模型。卷积层用于提取特征，池化层用于降低特征维度，全连接层用于输出预测结果。
4. 模型训练： 使用训练集进行模型训练，通过反向传播算法优化模型参数。
5. 模型预测： 使用训练好的模型对测试集进行预测。
6. 模型评估： 使用预测结果与真实值进行比较，评估模型性能。