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

最新推荐文章于 2023-12-31 01:32:59 发布

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文章标签： lstm cnn 人工智能机器学习-深度学习

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本教程详述如何利用LSTM与CNN结合的模型进行时间序列预测，涵盖单步和多步预测，提供源代码。首先介绍所需库和数据加载，接着转换数据为监督学习问题，再划分训练测试集，构建LSTM CNN+LSTM模型，进行数据预处理，训练模型，最后展示预测与误差计算的方法。

时间序列预测是机器学习中的一个重要任务。LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种经常用于处理时间序列数据的神经网络模型，而CNN (Convolutional Neural Network) 则是用于处理图像和序列数据的卷积神经网络。结合这两种模型，我们可以构建一个强大的时间序列预测模型。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。

首先，我们需要导入所需的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layer

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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

EbCoder的博客

09-20

980

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。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。对于单步预测，我们将使用前一步的特征来预测当前步的输出。对于多步预测，我们将使用前几步的特征来预测未来的输出。祝您成功应用时间序列预测模型！通常，我们将前面80%的数据作为训练集，后面20%的数据作为测试集。现在我们可以分别训练单步预测和多步预测的模型，并进行预测。

多元回归分析：基于CNN-LSTM的多输入单输出预测模型及Matlab代码实现

CodeNexus的博客

09-15

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我们将详细解释CNN-LSTM模型的原理，并提供一个示例，以便读者能够理解如何应用该模型进行预测任务。在这个示例中，我们使用了一个卷积层（Conv1D），其输出被最大池化层（MaxPooling1D）处理，然后输入到LSTM层中。通过合理选择模型架构、准备训练数据、训练模型并进行预测，我们可以利用CNN-LSTM模型对多输入变量进行预测。在这个示例中，我们使用训练集数据进行模型训练，并设置了训练的轮数（epochs）和批量大小（batch_size）。这些指标可以帮助我们评估模型的预测准确性。

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万字长文：深入理解各类型神经网络（简单神经网络，CNN，LSTM）的输入和输出

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01-28

1万+

简单神经网络当输入为标量对于一个最简单的神经网络而言，它的一个神经元通常长这个样子：假设我们有a1, a2, ... , an共n个输入，对于每个输入都给定一个权重w1, w2, ... , wn，再给定一个偏置b，将权重和输入相乘，加上偏置，就得到了一个神经元SUM，SUM的表达式为：SUM = w1 * x1 + w2 * x2 + ... + wn * xn + b，在这里由于各个项都是标量，得到的结果SUM也是一个标量。得到了SUM这个输出神经元后，我们通常会在后面加一个激活函数（上

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

03-28

2398

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回归预测 - MATLAB实现CNN-LSTM多输入单输出（完整源码和数据）

05-05

回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM多输入单输出（完整源码和数据）本次运行测试环境MATLAB2020b，MATLAB实现CNN-LSTM多输入单输出预测。

CEEMDAN-CNN-LSTM模型：单变量输入单步预测时间序列的注释清晰、数据集替换方便模型

最新发布

09-02

接着详细描述了模型架构，包括数据预处理阶段利用CEEMDAN将时间序列分解为多个本征模态函数（IMFs），再通过CNN提取空间特征，最后由LSTM处理时间依赖性并完成单步预测。文中还提供了简化的Python代码示例，涵盖模型...

CEEMDAN-CNN-LSTM模型：单变量时间序列单步预测的技术解析与应用数据预处理

05-16

内容概要：本文详细介绍了CEEMDAN-CNN-LSTM模型在单变量时间序列单步预测中的应用。首先解释了CEEMDAN（完全集成经验模态分解自适应噪声）、CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）的基本概念及其组合优势。...

基于CNN-LSTM（卷积神经网络-长短期记忆）的多输入分类任务实现——附代码

不定时分享电力优化、神经网络、数学建模等技术等

03-02

4万+

此示例演示如何通过将二维卷积神经网络（CNN）与长短期记忆（LSTM）层相结合，为多输入的语音序列分类任务创建二维CNN-LSTM网络。CNN通过将滑动卷积滤波器应用于输入来处理序列数据。CNN可以从空间和时间维度学习特征。LSTM网络通过循环时间步长和学习时间步之间的长期依赖关系来处理序列数据。CNN-LSTM网络使用卷积层和LSTM层从训练数据中学习。

回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多输入单输出

机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。

09-21

2万+

回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM(卷积长短期记忆神经网络)多输入单输出目录回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM(卷积长短期记忆神经网络)多输入单输出基本介绍模型背景CNN-LSTM模型CNN模型LSTM模型CNN-LSTM模型数据下载程序设计参考资料致谢基本介绍本次运行测试环境MATLAB2020b 总体而言，CNN用作特征(融合)提取，然后将输出的feature映射为序列向量输入到LSTM当中。针对现有预测模型不能充分提取交通流时空特征的问题，提出一种基于卷积神经网络（

【深度学习】——CNN结合LSTM模型

qq_48108092的博客

04-07

2万+

需要注意的是，CNN与LSTM结合的具体架构和超参数设置需要根据具体的数据和任务需求进行调整，以获得最佳的性能。这样，LSTM可以利用卷积层提取的空间特征，并结合序列数据的时序信息进行建模。池化层：在卷积层之后添加池化层，以降低特征图的维度，并保留重要的特征信息。通常情况下，序列数据可以表示为三维的张量，其中第一维表示样本数，第二维表示时间步，第三维表示特征数。模型评估：使用验证集或测试集对训练好的模型进行评估，可以使用各种评估指标如准确率、精确率、召回率、F1分数等来评估模型的性能。

Matlab基于LSTM单变量时间序列多步预测（完整源码和数据）

04-03

1.Matlab基于LSTM单变量时间序列多步预测（完整源码和数据），运行环境Matlab2023及以上，excel数据，方便替换；； 2.输出MAE 、MAPE、MSE 、RMSE、R2等评价指标； 3.程序语言为matlab，程序可出预测效果图，误差分析图。 4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 6.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。

【回归预测】基于TPA-LSTM(时间注意力注意力机制长短期记忆神经网络)实现数据多输入单输出回归预测附matlab代码

matlab_dingdang的博客

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2796

随着当今时代科技不断地飞速发展,科技信息也在急剧增加,收集并挖掘分析这些来源多样化的科技信息,有助于推动科技的发展。而预测作为一种重要的数据研究方法,在各个行业各个领域都有着广泛的应用。因此,面对数量如此庞大且繁杂的科技信息,如何对其进行有效地利用来实现科技发展趋势的预测及分析,具有重要的研究意义。针对传统的预测模型大多存在准确度低、收敛速度慢的问题,并且为达到长时预测的效果,提出一种基于注意力(Attention)机制的长短期记忆网络预测模型。LSTM是循环神经网络(RNN)的一种,它有效地改善了RNN梯

LSTM--【单变量多步输入+单变量多步输出】--（股票）预测代码－python

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利用LSTM模型实现单变量【多步输出+单变量多步输出】预测，即向LSTM模型中输入N个步长的单变量序列，得到该变量未来M个步长的输出预测值。

lstm-单变量-单时间步-pytorch（多时间步采用滚动预测）

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使用lstm做时间序列，输入为每个月份的乘客数量，用过去N个月份的数量，预测未来M个月份的数量。思路：用1-12个月的数据预测第13个月，然后将第13个月作为输入，用2-13个月的数据预测第14个月的数据。使用pytorch完成，数据见。

LSTM与CNN结合：如何提升图像处理能力

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1.背景介绍图像处理是人工智能领域的一个关键技术，它涉及到图像的获取、处理、分析和理解。随着数据量的增加和计算能力的提升，深度学习技术在图像处理领域取得了显著的进展。在这里，卷积神经网络(CNN)是一种非常有效的深度学习方法，它在图像识别、分类和检测等方面取得了显著的成果。然而，传统的CNN在处理长期依赖关系和时间序列数据方面存在一些局限性，这就是Long Short-Term Memory(...

文本分类中CNN-LSTM融合原理

weixin_42419611的博客

07-01

2万+

CNN-LSTM融合原理阅读这篇文章需要较扎实的CNN和RNN基础。怎么把CNN结合LSTM做文本分类，宏观的看，我以为有三种方法： CNN-> LSTM：将文本先经过CNN提取局部特征，再用LSTM提取这些局部特征的长距离特征，再经变换输入全连接层。 LSTM-> CNN：先对文本用LSTM提取长距离特征，得到融合了上下文的新文本，再用CNN提取新文本的局部特征（有点像先Word2Vec再CNN），再经变换输入全连接层。 CNN、LSTM同步：将CNN提取的局部特征和LSTM提取的长距离

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