基于卷积神经网络(CNN)时间序列预测
资源介绍
本仓库提供了一个基于卷积神经网络（CNN）进行时间序列预测的资源文件。该资源文件包含了高质量的代码实现，适用于学习和替换数据进行进一步的研究和应用。
主要特点
- 基于卷积神经网络(CNN)：利用CNN的强大特征提取能力，对时间序列数据进行预测。
- 多种评价指标：代码中包含了多种评价指标，包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，方便对模型性能进行全面评估。
- 高质量代码：代码结构清晰，注释详细，易于理解和修改，适合学习和二次开发。
- 数据替换方便：代码设计灵活，可以方便地替换数据集进行不同的实验和应用。
使用说明
- 下载资源：克隆或下载本仓库中的资源文件。
- 安装依赖：根据代码中的依赖项，安装所需的Python库。
- 运行代码：按照代码中的说明，运行时间序列预测模型。
- 替换数据：根据需要，替换代码中的数据集，进行不同的预测实验。
评价指标说明
- R2：决定系数，衡量模型对数据的拟合程度。
- MAE：平均绝对误差，衡量预测值与实际值之间的平均绝对差异。
- MSE：均方误差，衡量预测值与实际值之间的平方差的平均值。
- RMSE：均方根误差，MSE的平方根，衡量预测值与实际值之间的标准差。
- MAPE：平均绝对百分比误差，衡量预测值与实际值之间的平均百分比差异。
贡献与反馈
欢迎对本资源文件提出改进建议或贡献代码。如果您在使用过程中遇到任何问题，请在仓库中提交Issue，我们会尽快回复并解决问题。
许可证
本资源文件遵循MIT许可证，您可以自由使用、修改和分发代码，但请保留原始许可证声明。