时间序列预测：CNN+LSTM+Attention模型
简介
本资源文件提供了一个使用卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）进行时间序列预测的完整实现。适用于对时间序列预测流程不太熟悉的研究新手，通过本资源可以很好地理解时间序列预测的整个流程，并熟悉数据在网络中的形状变换。
内容描述
- 模型架构：结合了CNN、LSTM和Attention机制，以提高时间序列预测的准确性。
- 数据集：包含了一个示例数据集，可以直接用于模型的训练和测试。
- 代码实现：提供了完整的代码实现，包括数据预处理、模型构建、训练和评估等步骤。
使用说明
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/your-repo-url.git cd your-repo-directory - 安装依赖：
pip install -r requirements.txt -
修改数据集路径： 打开代码文件，修改数据集路径为你本地的数据集路径。
- 运行代码：
python main.py
注意事项
- 请确保你的Python环境已安装所需的依赖包。
- 根据你的具体需求，可能需要调整模型参数和数据预处理步骤。
贡献
欢迎任何形式的贡献，包括但不限于代码优化、文档改进、新功能添加等。请提交Pull Request或Issue进行交流。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。
希望本资源能帮助你更好地理解和应用时间序列预测技术！如果有任何问题，请随时联系。