时间序列预测模型实现:MLP、CNN和LSTM

本文介绍了三种常用的时间序列预测模型——MLP、CNN和LSTM,提供了可运行的代码示例。MLP作为前馈神经网络适用于时间序列任务;CNN利用卷积和池化处理序列数据;LSTM则擅长处理长期依赖关系。这些模型可以按需求调整优化。

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在时间序列预测任务中,选择合适的模型是非常重要的。本文将分享三种常用的时间序列预测模型:多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)。我们将为每个模型提供完整的代码,并确保这些代码可以直接运行。

  1. 多层感知器(MLP)模型
    多层感知器是一种常见的前馈神经网络结构,适用于时间序列预测任务。它由多个隐藏层组成,每个隐藏层都有多个神经元。以下是一个用于时间序列预测的简单的MLP模型代码示例:
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import tra
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