cnn lstm时间序列预测python

您好，我可以为您提供有关CNN-LSTM时间序列预测的一些信息，以下是基本的Python代码示例：

1. 导入所需的库

import numpy as np
from keras.layers import Dense,Activation,LSTM
from keras.layers.convolutional import Conv1D,MaxPooling1D
from keras.models import Sequential

2. 创建一个CNN-LSTM模型

model = Sequential()

model.add(Conv1D(filters=32,kernel_size=2,input_shape=(n_steps,n_features)))

model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))

model.add(LSTM(50,return_sequences=True))

model.add(LSTM(50))

model.add(Dense(1))

model.compile(optimizer='adam',loss='mse')

3. 进行模型拟合

model.fit(train_x,train_y,epochs=100,batch_size=32,validation_data=(test_x,test_y),verbose=2)

请注意，这只是一个基本示例，您可能需要对其进行调整以适应您的数据和预测任务。我希望这能对您有所帮助，如有任何问题，请随时询问。