时间序列预测模型：LSTM CNN+LSTM 单步多步输入输出详细代码教程_lstm多步长输入单步长输出

作者：我家小花儿 | 2024-05-14 16:40:06

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lstm多步长输入单步长输出

时间序列预测是机器学习中的一个重要任务。LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种经常用于处理时间序列数据的神经网络模型，而CNN (Convolutional Neural Network) 则是用于处理图像和序列数据的卷积神经网络。结合这两种模型，我们可以构建一个强大的时间序列预测模型。本教程将详细介绍如何使用LSTM CNN+LSTM模型进行单步和多步的时间序列预测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Conv1D1
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时间序列预测模型：LSTM CNN+LSTM 单步 多步 输入输出详细代码教程_lstm多步长输入单步长输出

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