PyTorch：LSTM+CNN实现时间序列预测

LSTM+CNN实现时间序列预测

介绍

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的结合可以有效地应用于时间序列预测任务。LSTM能够捕捉时间序列中的长期依赖关系，而CNN则擅长从局部数据中提取特征，两者结合能够提高预测性能。

应用使用场景

• 股票价格预测
• 天气预报
• 流量预测
• 能源消耗预测
• 设备故障预测

原理解释

LSTM

LSTM是一种特殊的RNN，能够通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）解决传统RNN的梯度消失与爆炸问题，从而更好地捕获长时间依赖关系。

CNN

CNN主要用于处理具有网格结构的数据（如图像），通过卷积层和池化层提取局部特征。在时间序列预测中，CNN对序列的局部模式进行建模，有助于捕捉到重要的模式