cnn-lstm预测

以下是使用CNN-LSTM模型进行时间序列预测的示例代码：

import numpy as np
import paddle
import paddle.nn as nn

# 定义CNN-LSTM模型
class CNN_LSTM_Model(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(CNN_LSTM_Model, self).__init__()
        self.cnn = nn.Sequential(
            nn.Conv1D(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool1D(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv1D(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool1D(kernel_size=2, stride=2)
        )
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=128, hidden_size=64, num_layers=1, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(in_features=64, out_features=1)

    def forward(self, x):
        x = self.cnn(x)
        x = paddle.squeeze(x, axis=-1)
        x, _ = self.lstm(x)
        x = self.fc(x[:, -1, :])
        return x

# 加载模型参数
model = CNN_LSTM_Model()
params_file_path = 'model_params.pdparams'
model_state_dict = paddle.load(params_file_path)
model.load_dict(model_state_dict)

# 加载数据并进行预处理
test_X = np.load('test_X.npy')
test_X = paddle.to_tensor(test_X, dtype='float32')
test_X = paddle.unsqueeze(test_X, axis=1)

# 进行预测
prediction = model(test_X)
prediction = prediction.cpu().numpy()
prediction = prediction.reshape(prediction.shape[0], )

# 反归一化
# ...

# 输出预测结果
print(prediction)

在这个示例中，我们首先定义了一个CNN-LSTM模型，然后加载了预训练好的模型参数。接着，我们加载了测试数据并进行了预处理，最后使用模型进行预测并输出结果。需要注意的是，这里的反归一化过程需要根据具体的数据集进行实现。