CNN_LSTM对于时间序列较好的参数，一些较好的案例

CNN_LSTM对于时间序列是一种有效的模型，但具体的参数设置取决于数据特征和问题复杂度。一般来说，增加网络的层数和隐藏单元数量可以提高模型的准确性，但过高的参数设置会导致过拟合。

至于较好的案例，CNN_LSTM模型已经在许多时间序列领域得到了广泛的应用，例如:

1. 股票预测：通过分析历史股票数据预测未来股价走势。

2. 天气预测：利用历史天气数据，预测未来天气情况。

3. 音乐生成：生成音乐序列，并能够生成具有特定风格和节奏的音乐。

以上只是模型的一些应用，具体参数设置还需要根据数据和问题具体情况来确定。

相关问题

CNN_LSTM对于时间序列较好的参数

关于 CNN_LSTM 对于时间序列的最佳参数，没有一个固定的答案，因为它取决于时间序列数据的具体特征和问题的要求。一般来说，需要进行多次试验并使用交叉验证来选择最佳参数。你可以考虑以下几个方面来确定参数：

1. 卷积层的数量和大小：卷积层的数量和大小影响网络的深度和容量，你需要寻找一个平衡的点，以保证网络的规模不过大也不过小。

2. LSTM 层的数量和大小：LSTM 层的数量和大小决定了网络对时间序列信息的记忆能力，你需要寻找一个平衡的点，以保证网络能够学到有用的信息。

3. 损失函数和优化器：你需要选择适合你问题的损失函数，并使用合适的优化器来最小化损失函数。

4. 其他超参数：还有一些其他的超参数，如学习率、批大小等，也可能对网络的性能产生重要影响。

最终的参数组合将取决于你的时间序列数据和问题要求，因此需要进行多次试验来选择最佳参数。

CNN_LSTM对于时间序列预测结果不理想怎么办

如果CNN-LSTM在时间序列预测中表现不佳，通常有以下几种解决方法：

1. 数据预处理：更好地处理噪声、缺失数据和异常值可以改善预测结果。

2. 模型调整：对模型的结构、参数、优化器等进行调整，以提高模型的泛化能力。

3. 特征工程：更好地提取时间序列中的有效特征，可以提高预测精度。

4. 模型融合：将多个模型结合起来，可以通过抵消各自的不足来提高预测效果。

5. 更换模型：如果以上方法都无法改善预测结果，可以考虑使用其他更适合时间序列预测的模型。

这些解决方案可以结合使用，根据具体情况选择最合适的方法即可。