lstmcnn时间序列预测

LSTM-CNN时间序列预测是一种结合了卷积神经网络和长短期记忆神经网络的方法，用于预测时间序列数据。这种方法可以在MATLAB环境中实现，并且需要考虑输入序列的时间步数、输出序列的时间步数以及输入序列的特征数量。在这个例子中，输入序列有两个并行序列。 根据引用，n_steps_in表示每次考虑的输入时间步数，n_steps_out表示每次考虑的输出时间步数，n_features表示输入序列的特征数量，在这个例子中等于2。 根据引用，n_steps表示每次考虑的输入时间步数，n_features表示输入序列的特征数量，在这个例子中等于2。 所以，在使用LSTM-CNN时间序列预测时，需要设置好这些参数，并根据实际情况调整模型以获得更好的预测结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MATLAB实现CNN-LSTM时间序列预测（完整源码和数据）](https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/86759260)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [CNN做时间序列预测_6 种用 LSTM 做时间序列预测的模型结构 - Keras 实现](https://blog.csdn.net/weixin_39968436/article/details/110352847)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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