CNN-LSTM组合预测模型
简介
本仓库提供了一个基于CNN-LSTM组合的预测模型，适用于多列输入、单列输出的回归预测任务。代码内部包含了基本的注释，方便用户理解和修改。只需替换数据即可使用该模型进行预测。
模型特点
- 多列输入，单列输出：模型支持多列输入数据，并输出单列预测结果。
- CNN-LSTM组合：结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的优势，能够有效处理时间序列数据。
- 易于使用：代码内部有详细的注释，用户只需替换数据即可快速上手。
版本需求
- 代码适用于2020年及以上的版本。
使用方法
- 下载代码：从本仓库下载代码文件。
- 替换数据：根据实际需求，替换代码中的输入数据。
- 运行模型：运行代码，模型将自动进行训练和预测。
注意事项
- 请确保使用的数据格式与代码中的输入格式一致。
- 如果遇到任何问题，请参考代码内部的注释或联系开发者。
贡献
欢迎大家提出改进建议或提交PR，共同完善这个模型。
希望这个模型能够帮助你顺利完成预测任务！