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时间序列预测模型之LSTM CNN+LSTM 单步 多步 输入输出 详细代码教程

2023-11-06 772
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简介： 时间序列预测模型之LSTM CNN+LSTM 单步 多步 输入输出 详细代码教程

项目演示：时间序列预测LSTM CNN+LSTM 单步 多步 输入输出 完整代码评论区链接自取_哔哩哔哩_bilibili

本博客附完整代码数据：

# univariate data preparation
from numpy import array
# 构造一元监督学习型数据
def split_sequence(sequence, n_steps):
  X, y = list(), list()
  for i in range(len(sequence)):
    # 获取待预测数据的位置
    end_ix = i + n_steps
    # 如果待预测数据超过序列长度，构造完成
    if end_ix >= len(sequence):
      break
    # 分别汇总 输入 和 输出 数据集
    seq_x, seq_y = sequence[i:end_ix], sequence[end_ix]
    X.append(seq_x)
    y.append(seq_y)
  return array(X), array(y)
# define input sequence
raw_seq = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
# choose a number of time steps
n_steps = 3
# split into samples
X, y = spli
文章标签：
机器学习/深度学习
关键词：
CNN代码
lstm代码
lstm CNN代码
CNN lstm
lstm时间序列
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