CNN-LSTM用于空间序列

CNN-LSTM模型常用于处理空间序列数据。这种模型结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的特点，能够同时捕捉空间和时间上的特征。

在处理空间序列数据时，CNN-LSTM模型首先使用CNN层提取输入数据中的空间特征。CNN层可以有效地捕捉输入数据中的局部空间模式，例如图像中的边缘、纹理等。通过多个卷积核，CNN可以提取多个不同尺寸和方向的特征。

提取了空间特征后，CNN的输出将被传递给LSTM层。LSTM是一种递归神经网络，它能够对时间序列数据进行建模和预测。LSTM通过自适应地学习和记忆之前的状态和输入，有效地处理时间上的依赖关系。在CNN-LSTM模型中，LSTM层将利用CNN提取的空间特征来建立时间上的依赖关系，并生成对应的输出。

通过联合使用CNN和LSTM，CNN-LSTM模型能够同时考虑空间和时间上的特征，并在处理空间序列数据时具有较好的性能。这种模型在许多领域中都有广泛应用，例如气象预测、交通流量预测、视频分析等。