cnn-lstm回归预测

Cnn-lstm是一种神经网络结构，结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），可用于时间序列数据的回归预测。

CNN是用于图像处理的一种神经网络结构，可以提取图像中的特征。而LSTM则是一种适用于序列数据的循环神经网络，能够捕捉序列中的长期依赖关系。

将这两种神经网络结合起来，可以在时间序列数据中提取出空间特征和时间特征，进而进行回归预测。

具体来说，cnn-lstm模型首先使用CNN提取输入数据中的空间特征，然后将这些特征输入到LSTM中，用于捕捉时间序列中的长期依赖关系。最后，LSTM输出预测结果。

在回归预测中，cnn-lstm模型通常用于预测时间序列中的连续值，如股票价格、气温等。

相关问题

cnn-lstm回归预测模型代码

以下是一个简单的CNN-LSTM回归预测模型的代码示例，使用Keras库实现：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv1D, MaxPooling1D, LSTM

# 定义CNN-LSTM模型
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(LSTM(50, activation='relu'))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 拟合模型
model.fit(X, y, epochs=100, verbose=0)

# 预测新数据
yhat = model.predict(X_test)

其中，`n_steps`表示时间步长，`n_features`表示每个时间步长的特征数。模型包括两个卷积层、一个最大池化层和一个LSTM层。最后一个全连接层用于回归预测。在训练之前，需要将数据集`X`和目标变量`y`转换为适合模型的形式。在拟合模型时，使用`epochs`参数指定迭代次数。最终，可以使用模型对新数据进行预测，得到变量`yhat`。

写CNN-LSTM回归预测的代码

我可以给你一份可以用于实现 CNN-LSTM 回归预测的代码示例，就像下面这样：# 导入必要的模块
from keras.layers import Dense, LSTM, Conv1D, Flatten
from keras.models import Sequential# 定义CNN-LSTM模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(n_timesteps, n_features)))
model.add(LSTM(100, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=200, batch_size=32, verbose=2)