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

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
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