时间序列预测模型：LSTM CNN+LSTM 单步和多步输入输出详细代码教程_cnn—lstm时序模型

在时间序列预测中，LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用的神经网络模型，能够有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。结合卷积神经网络（CNN）和LSTM模型可以进一步提高预测性能。本文将为您详细介绍如何使用LSTM CNN+LSTM模型进行时间序列预测，并提供相应的代码示例。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Co
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