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时间序列预测是一项重要的任务，其可应用于多个领域，例如气象预测、股票价格预测等。本文将介绍一种基于LSTM和CNN结合的时间序列预测算法，并提供相应的源代码。
引言
时间序列预测是根据已有的历史数据，通过建立模型来对未来的数据进行预测的任务。LSTM（Long Short-Term Memory）和CNN（Convolutional Neural Network）是深度学习中常用的模型，它们能够捕捉序列中的长期依赖关系和局部特征，因此可以用于时间序列的预测任务。
LSTM模型
LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸的问题。LSTM通过引入门控机制，可以选择性地记住或忘记输入序列中的信息。下面是一个简单的LSTM模型示例：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
model 时间序列预测模型之LSTM CNN+LSTM 单步 多步 输入输出 详细代码教程
时间序列预测模型之LSTM CNN+LSTM 单步 多步 输入输出 详细代码教程
LSTM+CNN实现时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
【风电功率预测】白鲨算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络WSO-CNN-LSTM-Attention风电功率时间序列预测【含Matlab源码 5200期】
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