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时间序列预测17:CNN-LSTM实现用电量/发电量预测
上传者:
weixin_38606466
|
上传时间:2023/3/5 21:30:23
|
文件大小:44KB
|
文件类型:-
时间序列
时间序列预测17:CNN-LSTM实现用电量/发电量预测
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-LSTM1.1CNN模型1.2完整代码1.CNN-LSTM1.1CNN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,虽然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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资源详情
17:CNN-LSTM实现用电量/发电量预测-cite-
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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