CNN-LSTM预测模型的优势

CNN-LSTM模型结合了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的优势，因此具有以下优势：

1. 处理序列数据：LSTM能够处理序列数据，而CNN则可以捕捉序列中的局部特征，使得模型对时间序列的模式有更好的把握。

2. 捕捉空间和时间信息：CNN能够捕捉空间信息，而LSTM能够捕捉时间信息，结合起来可以同时考虑空间和时间的信息，从而提高模型的精度。

3. 防止过拟合：LSTM的门控机制可以防止模型过拟合，而CNN的池化层也可以降低模型过拟合的风险，使得模型更加鲁棒。

4. 提高模型的泛化能力：结合两种模型的优点，CNN-LSTM模型可以更准确地捕捉序列中的特征，从而提高模型的泛化能力。

综上所述，CNN-LSTM模型在处理序列数据方面具有很大的优势，在时间序列预测、视频分析等领域得到广泛应用。