CNN用于时间序列预测

CNN（卷积神经网络）在时间序列预测中的应用是通过将时间序列数据转化为一维输入，并利用卷积层自动学习显著的特征。在编码器-解码器结构中，CNN可以作为编码器来提取时间序列数据的特征，然后将这些特征输入到LSTM解码器中进行进一步的解释和预测。这种混合模型被称为CNN-LSTM模型。

为了在CNN中使用时间序列数据，需要将数据转化为与LSTM模型相同的3D结构，并将其视为具有多个特征通道的输入。可以使用滑动窗口函数（sliding_window()）和预测函数（forecast()）来处理多变量预测。具体的实现可以参考相关文章中的示例代码和方法。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [时序预测 | MATLAB实现CNN(卷积神经网络)时间序列预测（完整源码和数据）](https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/85456372)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [时间序列预测17：CNN-LSTM 实现用电量/发电量预测](https://blog.csdn.net/weixin_39653948/article/details/105446709)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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