LSTM和CNN的结合在时间序列预测中的应用

最新推荐文章于 2025-03-19 10:46:26 发布

晨曦之光，优美芝麻

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文章标签： lstm cnn 人工智能机器学习-深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/syntax_api860/article/details/133058252

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本文探讨了如何在时间序列预测中结合LSTM和CNN，利用它们在处理序列数据和提取空间特征上的优势。通过Python和Keras实现的示例代码展示了模型构建和训练过程，强调了结合这两种模型可以提高预测准确性，并指出实际应用中可能需要的调整和优化策略。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

时间序列预测是一种重要的数据分析任务，它涉及对时间序列数据中未来值的预测。LSTM（长短期记忆）和CNN（卷积神经网络）是两种在深度学习领域广泛应用的神经网络模型。本文将介绍如何将LSTM和CNN相结合，以实现时间序列预测，并提供相应的源代码。

LSTM是一种适用于处理序列数据的循环神经网络模型。它通过记忆单元和门控机制来捕捉序列中的长期依赖关系。然而，LSTM模型不适合处理输入数据中的空间结构，这正是CNN的优势所在。CNN能够有效地提取输入数据中的空间特征，并通过卷积和池化操作实现对这些特征的提取和降维。

将LSTM和CNN结合起来，可以充分利用它们各自的优势，提高时间序列预测的准确性。下面是一个使用Python和Keras库实现LSTM和CNN结合的时间序列预测的示例代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras

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LSTM和CNN结合的时间序列预测算法

EbCoder的博客

09-25

355

其中，units参数表示LSTM层的神经元个数，input_shape参数表示输入数据形状，这里为(None, 1)，表示输入数据的时间步数不确定，每个时间步的维度为1。在上面的代码中，我们使用Keras库构建了一个包含一个卷积层、一个池化层和一个全连接层的CNN模型。在上面的代码中，我们将卷积层添加到LSTM的输入端，以提取输入序列的局部特征。然后，我们通过池化层降低特征维度。通过以上的LSTM和CNN结合的时间序列预测算法，我们可以更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系和局部特征，从而提高预测的准确性。

基于cnn-lstm的交通流量预测

abc991835105的博客

03-12

3774

CNN是一种深度信念网络，优点在可以处理大输入数据，能训练中自动降维，训练的过程就是降维的过程，LSTM神经网络在处理时间序列数据方面有独特的优势，对长短期的数据有单独的处理机制，二者结合预测时间序列的交通流量，准确率比一般神经网络更高

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【数据＋代码】CNN-LSTM模型实现时间序列预测

weixin_46287760的博客

02-08

1万+

本文使用深度学习组合模型CNN-LSTM来进行销售额的预测。将介绍这一模型的原理并应用于一个销售数据集，帮助我们理解销售模式并进行准确的销售额预测。

CNN+LSTM又火了！性能突破，轻松拿下顶会！

Malaai的博客

03-19

1043

卷积神经网络（CNN）能够逐级抽象局部纹理、边缘等空间模式，在图像特征提取领域构建了黄金标准。而长短期记忆网络（LSTM）拥有独特的门控机制，其动态记忆更新特性可精准捕获多尺度时间依赖，在金融时序预测、语音识别等序列建模任务中脱颖而出。【CNN-LSTM】混合架构通过【时空特征耦合】实现建模能力的跃迁。同时，近期许多研究引入注意力机制动态调节CNN-LSTM的贡献权重，如Transformer引导的C-LSTM-Attention模型，高效提升了模型鲁棒性与可解释性。

创新点！CNN与LSTM结合，实现更准预测、更快效率、更高性能！

学姐带你玩AI的博客

05-13

1万+

LSTM擅长捕捉序列数据中的长期依赖关系，而CNN则擅长提取图像数据的局部特征。通过结合两者的优势，我们可以让模型同时考虑到数据的时序信息和空间信息，减少参数降低过拟合风险，从而提供因此，在学术界与工业界都有广泛应用。比如在股票预测中，这类结合模型不仅可以捕捉股票市场数据的复杂性，还可以提高预测模型在面对市场波动时的鲁棒性。本文整理了，包括引入注意力机制的策略，并简单提炼了可参考的方法以及创新点，希望能给各位的论文添砖加瓦。论文原文需要的同学看文末。

cnn+lstm+attention对时序数据进行预测

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05-05

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本文主要讲解：cnn+lstm+attention对时序数据进行预测

CNN + LSTM 航空乘客预测

weixin_45063703的博客

08-22

9176

LSTM 航空乘客预测单步预测的两种情况。简单运用LSTM 模型进行预测分析。加入注意力机制的LSTM 对航空乘客预测采用了目前市面上比较流行的注意力机制，将两者进行结合预测。多层 LSTM 对航空乘客预测简单运用多层的LSTM 模型进行预测分析。双向LSTM 对航空乘客预测双向LSTM网络对其进行预测。MLP多层感知器对航空乘客预测使用MLP 对航空乘客预测本文采用的CNN + LSTM网络对其进行预测。我喜欢直接代码+ 结果展示先代码可以跑通，才值得深入研究每个部分之间的关系；

MATLAB实现CNN-LSTM时间序列预测（完整源码和数据）

10-14

在本资源中，我们主要探讨的是使用MATLAB实现...综上所述，这个资源提供了利用MATLAB实现CNN-LSTM模型进行时间序列预测的实例，对于学习深度学习在时间序列分析中的应用，以及进一步研究和改进模型有着重要的参考价值。

时间序列预测中LSTM与CNN-LSTM的应用及变步长预测实现

04-23

内容概要：本文详细探讨了LSTM（长短期记忆网络）和CNN-LSTM（卷积神经网络与LSTM结合）在时间序列预测中的应用。首先介绍了LSTM的基本原理，包括其门控机制以及如何处理长序列数据的问题。接着阐述了CNN-LSTM的工作...

PyTorch：LSTM+CNN实现时间序列预测

走向CTO的路上...

12-30

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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。LSTM与CNN结合的模型能够充分利用两者的优势，在时间序列预测任务中展现出色的性能。其应用场景广泛，包括金融、气象等多个领域。本文介绍了LSTM与CNN的基本原理，并通过PyTorch提供了具体实现代码。

基于麻雀搜索算法优化的CNN-LSTM网络在时间序列预测中的应用与实现

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内容概要：本文介绍了SSA-CNN-LSTM模型，这是一种结合了麻雀搜索算法（SSA）和卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）的时间序列预测模型。文章详细阐述了SSA-CNN-LSTM的工作原理，包括超参数优化和预测阶段的...

CNN-BiLSTM-Attention结合时间序列预测及TensorFlow在PyCharm下的实现

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内容概要：本文详细介绍了如何在PyCharm环境中使用TensorFlow构建一个融合了一维卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）以及注意力机制（Attention）的时间序列预测模型。首先，文章阐述了模型架构的...

深度学习模型 CNN+LSTM 预测收盘价 by HeartBearting（转）

baidu_37520773的博客

03-23

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深度学习模型 CNN+LSTM 预测收盘价聚宽数据JQData-本地调用的量化金融数据接口—— 本篇文章 by HeartBearting 原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/54375633 上一篇浏览量很大，感谢各位的关注！能够在这里分享一些实验，一起领略数据科学之美，也很开心。以后，这个实验的模型会不断深化。之后，也会分享一些论文里基于深度学习的时间...

基于CNN-BiLSTM的数据回归预测

yuchunyu12的博客

07-22

1381

基于CNN-BiLSTM的数据回归预测是一种结合卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的混合模型，用于处理和预测时间序列数据。本公众号致力于解决找代码难，写代码怵。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。的个人公众号（即文章下方二维码），并回复。MATLAB科研小白。

先天发文圣体！CNN结合LSTM这波操作太秀了！

2401_88556812的博客

03-05

1118

混合模型的提出：将注意力机制的CNN和LSTM结合，并引入XGBoost进行微调，形成了一个混合模型，该模型在股票预测任务中表现优于单一的CNN、LSTM或XGBoost模型，均方根误差（RMSE）降低了约20%。混合模型的提出：将CNN和LSTM结合，形成了一个混合模型，该模型在预测精度上优于单一的CNN或LSTM模型，平均绝对百分比误差（MAPE）仅为0.0148。模型性能的提升：通过优化模型结构和超参数调整，模型在股票预测任务中的性能得到了显著提升，R2分数达到了0.88342。

量化论文学习之《基于 CNN-LSTM 混合模型的股价预测》

u011489887的专栏

05-21

1763

即平均 MSE 大小为 0.00039，通过使用 python 对数据测试集的涨跌预测准确率进行计。算，发现 CNN-LSTM 模型的未来 30 天涨跌预测准确率为 62%，而未来 10 天的涨跌。CNN-LSTM 混合模型首先使用 CNN 来提取时间序列数据的特征，然。参考文献《基于 CNN-LSTM 混合模型的股价预测及量化投资设计》后将特征输入进 LSTM 模型中来进行下一交易日股票收盘价的预测。batch_size 设置为 128 时，平均 loss 大小，预测准确率可以达到 67%。

基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）

Ke_Yan_She的博客

03-06

2524

然而，基于 BO 的超参数寻优的缺点可以归结为两类：训练时间和 BO 参数的调整。由于 BO 是一种顺序方法，为减少计算时间，对其进行并行化很困难[27]。积核参数共享以及层间连接的稀疏性使得 CNN 能够以较小的计算量从高维数据中提取深层次局部特征，并通过卷积层和池化层获得有效的表示[34]。CNN 网络的结构包含 2 个卷积层和 1 个展平操作，每个卷积层包含 1 个卷积操作和 1 个池化操作。而 GRU 则是在 LSTM 的基础上提出，其结构更简单，参数更少，训练时间短，训练速度也比更快[37]。

基于CNN-LSTM的序列预测方法

m0_63642362的博客

06-03

1万+

基于CNN-LSTM的序列预测方法