现在有110个特征的数据集和,包括时间特征和空间特征,基于以上数据集利用cnn-lstm模型预测行程时间
时间: 2024-01-17 16:04:51 浏览: 33
首先,你需要对数据集进行预处理,将时间特征和空间特征提取出来并转换为数字特征,以便于模型训练。你可以使用Python的Pandas和Numpy库来进行这些操作。
接下来,你可以使用Keras库中的CnnLstm模型进行训练和预测。CnnLstm模型结合了卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM),可以有效地处理时间序列数据和空间数据。你可以参考下面的代码示例:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense, Dropout
# 构建CnnLstm模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(n_steps, n_features)))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(units=1))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)
# 预测行程时间
y_pred = model.predict(X_test)
```
其中,n_steps是时间步长,n_features是特征数。X_train和y_train是训练数据集,X_test是测试数据集。训练完成后,你可以使用模型对新数据进行预测,得到行程时间的预测结果。
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