写一个完整的CNN-LSTM回归预测的代码

好的，下面是一个使用TensorFlow库的完整CNN-LSTM回归预测代码示例。

首先，我们导入必要的库和模块：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, LSTM, Dense, Dropout, Flatten

接下来，我们定义一个函数来加载我们的数据集。这个函数假设我们的数据集是一个Numpy数组，其中每个样本都是一个时间序列。

def load_data(data):
    X, y = [], []
    for i in range(len(data)):
        X.append(data[i][0:-1])
        y.append(data[i][-1])
    return np.array(X), np.array(y)

然后，我们定义一个函数来构建我们的CNN-LSTM模型。我们的模型将包括一个卷积层、一个最大池化层、一个丢失层、一个扁平层和一个LSTM层。

def build_model(input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Dropout(0.25))
    model.add(Flatten())
    model.add(LSTM(64))
    model.add(Dense(1))
    model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
    return model

现在我们可以加载我们的数据集并准备进行训练。我们将加载数据集并使用train_test_split函数将其拆分为训练和测试集。

data = np.load('data.npy')
X, y = load_data(data)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
X_train = np.expand_dims(X_train, axis=3)
X_test = np.expand_dims(X_test, axis=3)

model = build_model(X_train[0].shape)
model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=50, validation_data=(X_test, y_test))

最后，我们可以使用模型进行预测。

y_pred = model.predict(X_test)