前言本文基于Kaggle平台——洪水数据集的回归预测，文末附数据集，，介绍一种基于CNN，LSTM网络的回归预测模型，以下是数据集中各列的描述，包括功能名称的含义，MonsoonIntensity，季风强度，这一特征可能衡量该地区季风降雨的强度和频率，较高的值表示降雨强度更大，可能更频繁，这可能会导...

  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，LS...

  CNN基本部件介绍1.局部感受野在图像中局部像素之间的联系较为紧密，而距离较远的像素联系相对较弱，因此，其实每个神经元没必要对图像全局进行感知，只需要感知局部信息，然后在更高层局部信息综合起来即可得到全局信息，卷积操作即是局部感受野的实现，并且卷积操作因为能够权值共享，所以也减少了参数量，2.池化池...