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`。