时间序列预测17:CNN-LSTM 实现用电量/发电量预测

上传者: 38606466 | 上传时间: 2021-03-04 17:56:37 | 文件大小: 44KB | 文件类型: -
接上文,本文介绍了CNN-LSTM模型实现单、多变量多时间步预测的家庭用电量预测任务。 文章目录1. CNN-LSTM1.1 CNN 模型1.2 完整代码 1. CNN-LSTM 1.1 CNN 模型 卷积神经网络(CNN)可用作编码器-解码器结构中的编码器。 CNN不直接支持序列输入;相反,一维CNN能够读取序列输入并自动学习显着特征。然后可以由LSTM解码器解释这些内容。CNN和LSTM的混合模型称为CNN-LSTM模型,在编码器-解码器结构中一起使用。CNN希望输入的数据具有与LSTM模型相同的3D结构,尽管将多个特征作为不同的通道读取,但效果相同。 为简化示例,重点放在具有单变量输

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评论信息

  • skeletonduke :
    只有目录,内容空的。
    2021-04-19
  • 六月辉雪 :
    ???pdf内容都不完整..
    2021-03-22

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