基于pytorch搭建多特征CNN-LSTM时间序列预测代码详细解读（附完整代码）_cnn-lstm代码

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1.基于pytorch搭建多特征LSTM时间序列预测代码详细解读（附完整代码）
2.基于pytorch搭建多特征CNN-LSTM时间序列预测代码详细解读（附完整代码）

前言

除了LSTM神经网络，一维CNN神经网络也是处理时间系列预测和分类的一种重要工具，本文不从理论上赘述CNN处理时间序列，仅通过代码复现向大家展示CNN+LSTM是如何具体的运作的。另外，数据集和数据预处理仍沿用之前文章基于pytorch搭建多特征LSTM时间序列预测代码详细解读（附完整代码），本文不再赘述其细节，主要复现网络结构的变动。

一、数据展示

本次实验的数据集仍沿用前文数据集，一共三个特征，经过预处理后数据集维度为（604,3,3）

二、模型构建

1.网络模型构建

代码如下：

def __init__(self,in_channels,out_channels,hidden_size,num_layers,output_size,batch_size,seq_length) -> None:
        super(convNet,self).__init__()
        self.in_channels=in_channels       
        self.out_channels=out_channels
        self.hidden_size=hidden_size
        self.num_layers=num_layers
        self.output_size=output_size
        self.batch_size=batch_size
        self.seq_length=seq_length
        self.num_directions=1 
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