粒子群优化时间序列预测模型cnn-lstm python

粒子群优化时间序列预测模型cnn-lstm python是一种基于粒子群优化算法的时间序列预测模型，它结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）的优点，可以更好地处理时间序列数据。该模型使用Python语言实现，可以通过粒子群优化算法来优化模型的参数，从而提高预测精度。

该模型的具体实现步骤如下：
1. 对原始时间序列数据进行预处理，包括数据归一化、序列划分等。
2. 使用CEEMDAN分解方法对序列进行分解，得到多个子序列。
3. 对每个子序列进行特征提取，使用CNN提取空间特征，使用LSTM提取时间特征。
4. 将提取的特征进行融合，得到最终的特征表示。
5. 使用粒子群优化算法来优化模型的参数，包括CNN和LSTM的参数以及粒子群算法的参数。
6. 使用优化后的模型进行时间序列预测。