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多步预测系列

前言

本文基于前期介绍的电力变压器,介绍一种基于CNN-LSTM网络的多步预测模型。

1、电力变压器数据预处理与可视化

1.1 导入数据

1.2 多步预测预处理

2 、基于CNN-LSTM的多步预测模型

2.1定义CNN-LSTM网络模型

2.2设置参数,训练模型

50个epoch,MSE 为0.000311,CNN-LSTM多步预测模型预测效果显著,模型能够充分提取序列的时空特征,收敛速度快,性能优越,预测精度高,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。

注意调整参数:

3 结果可视化和预测、模型评估

3.1 预测结果可视化

3.2 加载模型进行预测

3.3 模型评估

点击下载:原文完整数据、Python代码 ​ ​ ​ ​

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