lstnet这个模型的优缺点

lstnet模型的优点：

1. 可以处理多变量时间序列数据，能够捕捉多种变量之间的时序关系。

2. 使用LSTM网络可以捕捉长期依赖关系，适用于时间序列数据的建模。

3. 使用CNN网络可以提取时序数据的局部特征，进一步提高预测精度。

4. 模型结构简单，易于理解和实现。

lstnet模型的缺点：

1. 需要较长的训练时间，对计算资源要求较高。

2. 对于非常长的时间序列数据，需要较大的内存和计算资源。

3. LSTM和CNN网络的参数较多，可能容易出现过拟合的问题。

4. 对于一些特殊的时间序列数据，可能需要进行特殊的预处理或调整模型结构才能得到较好的预测效果。