对于形状大小为(1441902, 110)的训练集,包括时间特征和空间特征,基于以上数据集利用cnn-lstm模型预测其中的行程时间,给出python代码
时间: 2024-02-05 10:11:57 浏览: 24
以下是一个简单的CNN-LSTM模型的Python代码示例,用于预测行程时间。假设数据集已经准备好并且包含以下特征:时间特征和空间特征。
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Flatten
# 加载训练数据
train_data = np.load('train_data.npy')
train_labels = np.load('train_labels.npy')
# 数据预处理
train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(110, 1)))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(LSTM(100, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=50, batch_size=64)
# 加载测试数据
test_data = np.load('test_data.npy')
test_labels = np.load('test_labels.npy')
# 数据预处理
test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1)
# 预测结果
predictions = model.predict(test_data)
# 计算误差
mse = np.mean((predictions - test_labels) ** 2)
print('Mean Squared Error:', mse)
```
在上面的代码中,我们首先加载训练数据和标签。然后,我们对数据进行预处理,包括将其重新形状以适应模型的输入。接下来,我们定义了一个具有CNN和LSTM层的模型,并使用MSE作为损失函数和Adam优化器进行编译。我们训练模型并使用测试数据进行预测,然后计算MSE作为误差指标。
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