使用卷积神经网络（CNN）进行时间序列预测

使用卷积神经网络（CNN）进行时间序列预测

时间序列预测是一项重要的任务，可以在多个领域中应用，例如金融、气象、股票市场等。卷积神经网络（CNN）是一种强大的神经网络架构，通常用于图像处理任务，但它也可以用于时间序列预测。在本文中，我们将探讨如何使用CNN进行时间序列预测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据。时间序列数据通常具有连续的数值，表示在不同时间点上观察到的变量。对于本文的示例，我们将使用一个简单的气温数据集作为时间序列数据。数据集包含每天的气温观测值，我们的目标是根据过去几天的观测值预测未来一天的气温。

接下来，我们将导入所需的Python库，并加载时间序列数据集。

import numpy as np
import pandas as pd

# 加载时间序列数据集
data = pd.re