基于cnn+lstm 机器学习的时间序列压力预测-计算机毕完整代码数据

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程序员奇奇

于 2024-03-26 10:13:40 发布

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文章标签：机器学习 cnn lstm 机器学习时间序列预测

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/137037610

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文章介绍了如何使用Python的sklearn库进行数据预处理、特征工程，以及应用XGBoost、SVM等集成学习模型对时间序列数据进行预测。通过计算各种评价指标如MAE、MSE等，展示了预测结果并与实际值进行比较。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

from sklearn import preprocessing
import random
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn import preprocessing
from datetime import datetime
import time
import math
from matplotlib import pyplot
from sklearn.model_selection import train_test_split
f