时间序列预测14：如何开发用电量预测CNN模型详解 01 单变量多步时间序列预测

文章目录前言适用于多时间步预测的CNN模型1 单变量多步预测 CNN 模型1.1 业务需求1.2 1D CNN 模型1.3 完整代码 前言 与其他机器学习算法不同，卷积神经网络能够从序列数据中自动学习特征，支持多变量数据，并可直接输出用于多步预测的向量。一维CNN已被证明可以很好地执行，甚至在具有挑战性的序列预测问题上也能达到最新的结果。 计划用两篇文章介绍如何开发 1D CNN 进行多步时间序列预测。主要内容如下： 如何为单变量数据开发多步时间序列预测的CNN模型； 如何为多变量数据开发多通道多步时间序列预测的CNN模型； 如何为多变量数据开发多头多步时间序列预测的CNN模型。 本文介绍