提高CNN-LSTM预测模型的精确度

以下是提高CNN-LSTM预测模型精度的一些方法：

1. 数据清洗：清洗数据可以消除数据中的噪声和异常值，提高模型的准确性。

2. 数据增强：通过数据增强技术，如旋转、缩放、翻转等，可以增加训练集的多样性，提高模型的泛化能力。

3. 调整模型结构：可以通过增加或减少层数、改变卷积核大小、调整LSTM单元数量等方法，优化模型的结构，提高模型的准确率。

4. 调整超参数：包括学习率、批次大小、正则化参数等，优化超参数可以提高模型的性能。

5. 加入注意力机制：通过加入注意力机制，可以使模型更加关注重要的特征，提高模型的准确性。

6. 集成学习：通过集成多个不同的CNN-LSTM模型，可以提高模型的泛化能力和准确性。

7. 使用预训练模型：使用预训练模型可以加速模型的训练过程，并提高模型的准确性。

8. 优化损失函数：通过使用不同的损失函数，如交叉熵、均方误差等，可以优化模型的训练过程，提高模型的准确性。