时间序列预测模型：LSTM CNN+LSTM 单步和多步输入输出详细代码教程

最新推荐文章于 2025-10-10 14:48:28 发布

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本文详细介绍了如何利用LSTM与CNN结合的模型进行时间序列预测，包括数据预处理、模型构建、训练与评估。通过单步和多步预测的实例，展示了如何将时间序列数据转化为监督学习问题并进行模型训练，以提高预测性能。

在时间序列预测中，LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用的神经网络模型，能够有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。结合卷积神经网络（CNN）和LSTM模型可以进一步提高预测性能。本文将为您详细介绍如何使用LSTM CNN+LSTM模型进行时间序列预测，并提供相应的代码示例。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers

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时间序列预测模型：LSTM CNN+LSTM 单步多步 输入输出详细代码教程

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本教程将详细介绍如何使用LSTM CNN+LSTM模型进行单步和多步的时间序列预测，并提供相应的源代码。通过以上教程，我们详细介绍了如何使用LSTM CNN+LSTM模型进行单步和多步的时间序列预测，并提供了相应的源代码。LSTM CNN+LSTM模型的基本思想是首先使用一维卷积层从时间序列中提取局部特征，然后再使用LSTM层来学习全局依赖关系。对于每个输入序列，我们首先进行单步预测，然后将预测结果作为输入序列的一部分，再进行下一个时间步的预测。训练完成后，我们可以使用训练好的模型进行预测。

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