写一个卷积神经网络与RNN结合做多元时间序列预测的模型代码

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import numpy as np
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense, Dropout, LSTM
from keras.models import Sequential

# 定义模型
model = Sequential()

# 加入卷积层
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(None, 1)))

# 加入池化层
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))

# 加入LSTM层
model.add(LSTM(64, activation='relu'))

# 加入全连接层
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

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多元时间序列预测深度学习方法

深度学习方法也可以用于多元时间序列预测。其中，最常用的深度学习模型是循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）。

RNN是一种能够处理序列数据的神经网络，它通过引入循环结构来处理序列数据之间的依赖关系。在多元时间序列预测中，可以将每个时间序列作为一个输入维度，然后将它们作为一个序列输入到RNN网络中。通过训练网络，可以得到一个能够预测未来时间序列的模型。

LSTM是一种特殊的RNN，它能够更好地处理长序列数据和记忆信息。在多元时间序列预测中，LSTM可以更好地捕捉不同时间序列之间的关系和相互作用，提高预测精度。

除了RNN和LSTM，还有一些其他的深度学习模型可以用于多元时间序列预测，例如卷积神经网络（CNN）和变分自编码器（VAE）。这些模型都需要大量的数据和计算资源来进行训练和预测，但它们可以提供更高的预测精度和更好的泛化性能。