CNN预测python

要使用CNN进行时间序列数据的预测，可以按照以下步骤进行：

1. 数据预处理：将时间序列数据进行归一化处理，可以使用MinMaxScaler将数据缩放到指定的范围内。引用中的CNN-LSTM模型。在搭建模型时，需要注意输入数据的维度和输出结果的维度。

4. 训练模型：将训练集输入到CNN模型中进行训练，可以使用适当的损失函数和优化器进行模型训练。

5. 预测未来值：根据训练好的CNN模型，使用预测方法对测试集进行预测，并得到预测结果。引用<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [CNN实现时间序列预测(PyTorch版)](https://blog.csdn.net/qq_39064418/article/details/120909287)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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