时间序列预测17：：CNN-LSTM 实现用电量 时间序列预测 接上文，本文介绍了CNN-LSTM模型实现单、多变量多时间步预测的家庭用电量预测任务。 实现用电量/发电量预测 发电量预测 文章目录1. CNN-LSTM1.1 CNN 模型模型1.2 完整代码 文章目录 完整代码 1. CNN-LSTM 1.1 CNN 模型模型 卷积神经网络（CNN）可用作编码器-解码器结构中的编码器。 CNN不直接支持序列输入；相反，一维CNN能够读取序列输 入并自动学习显着特征。然后可以由LSTM解码器解释这些内容。CNN和LSTM的混合模型称为CNN-LSTM模型，在编码器- 解码器结构中一起使用。CNN希望输入的数据具有与LSTM模型相同的3D结构，尽管将多个特征作为不同的通道读取，但效 果相同。 为简化示例，重点放在具有单变量输入的CNN-LSTM上，但是可以很容易地对其进行更新以使用多变量输入，这是一项练 习。和以前一样，使用14天的每日总功耗输入序列。编码器为一个简单有效的CNN模型，由两个卷积层和一个最大池化层组 成，然后将其结果平坦化。 第一层卷积读取输入序列，并将结果投影到特征图上。第二层卷积在第一层创建的特征图上执行相同的操作，尝试放大其显著 特征。每个卷积层使用64个特征图（filters=64），并以3个时间步长的内核大小（kernel_size=3）读取输入序列。最大池化层降采 样成原来特征图尺寸的1/4来简化特征图。然后将提取的特征图展平为一个长向量，将其用作解码过程的输入。代码实现： model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(n_timesteps,n_features))) model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) 1.2 完整代码 完整代码 完整代码以单变量多步预测演示，要想修改多变量，只需要修改sliding_window() 和 forecast() 函数即可，可以参考上一篇文章：