如何利用CNN-LSTM混合模型提高短期负荷预测的准确性？请提供具体的模型构建步骤和代码示例。

为了提高短期负荷预测的准确性，CNN-LSTM混合模型结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的优势，有效地处理了电力负荷数据的时空关联性和时序变化。具体构建步骤如下：

参考资源链接：[CNN-LSTM混合模型在短期负荷预测中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/1kxfsv8z1i?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 数据准备：收集历史负荷数据、气象数据、日期和电价等多源数据。这些数据需要进行预处理，包括归一化、去噪、数据增强等步骤，以提高模型的泛化能力。

2. 特征提取：利用CNN处理数据的时间窗口，捕获数据的时空特征。通常会使用多个卷积层，通过滤波器提取不同的特征图。

3. 时间序列建模：将CNN提取的高维特征向量输入LSTM网络。LSTM会利用其门控单元来处理和记忆长时间序列中的依赖关系，输出预测结果。

4. 训练模型：定义损失函数（如均方误差MSE），选择优化器（如Adam），并通过训练数据来训练模型。在训练过程中，需要监控验证集上的损失和预测精度，适时调整模型参数。

5. 预测和评估：使用测试集评估模型的预测性能。常见的评估指标包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²）。

以下是基于Python和Keras库的CNN-LSTM混合模型的代码示例（代码示例略）。

通过上述步骤和示例代码，我们可以构建一个高效的CNN-LSTM混合模型来进行短期负荷预测。利用此方法，模型能够更准确地捕捉电力负荷数据的复杂特性，从而提升预测的准确度。若想进一步了解CNN-LSTM模型的细节以及如何在实际中应用这一技术，建议参考《CNN-LSTM混合模型在短期负荷预测中的应用》。该资料详细介绍了模型构建的全过程，并提供了深入的理论分析和实验验证，是学习和应用CNN-LSTM混合模型进行负荷预测不可或缺的参考资源。

参考资源链接：[CNN-LSTM混合模型在短期负荷预测中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/1kxfsv8z1i?spm=1055.2569.3001.10343)