使用CNN、LSTM和Attention实现时间序列预测

最新推荐文章于 2024-11-12 21:01:17 发布
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本文探讨了使用深度学习模型，包括CNN、LSTM和Attention，来实现时间序列预测的方法。通过预处理数据，构建包含CNN、LSTM和Attention层的模型，并训练与评估，以实现对金融、天气、股票等领域的预测，提高预测性能。

使用CNN、LSTM和Attention实现时间序列预测

时间序列预测是一项重要的任务，它在许多领域都有广泛的应用，如金融预测、天气预报和股票价格预测等。本文将介绍如何使用深度学习模型，结合CNN、LSTM和Attention，来实现时间序列预测。

首先，我们需要导入所需的库和数据集。在这个例子中，我们将使用一个虚拟的电力负载数据集，其中包含了每小时的电力负载值。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow
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