cnn-lstm时间序列预测
时间: 2023-08-30 22:10:41 浏览: 67
CNN-LSTM是一种结合了卷积神经网络和长短时记忆网络的深度学习模型。在时间序列预测中,CNN-LSTM可以用于处理具有空间结构的时间序列数据。具体来说,CNN-LSTM模型可以通过卷积层来提取时间序列数据中的空间特征,然后将这些特征输入到LSTM层中进行时间序列建模和预测。
以下是一个简单的CNN-LSTM模型的示例代码:
```
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten
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(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(LSTM(50, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_data=(X_test, y_test))
```
上述代码中,我们首先添加了两个卷积层和一个最大池化层来提取时间序列数据的空间特征。然后,我们添加了一个展平层,将卷积层的输出变成一维向量,以便进入LSTM层。最后,我们添加了一个全连接层来输出预测值,并编译模型并训练。
当然,具体的模型架构和参数设置需要根据具体问题进行调整和优化。