CNN-LSTM路径

### CNN-LSTM模型构建与应用路径 #### 数据准备 为了有效利用CNN-LSTM模型，在数据准备阶段需确保输入数据既包含空间特征也包含时间序列特性。这可能涉及收集多维的时间序列数据，如股票市场的历史价格、交易量以及其他宏观经济指标。这些数据应被整理成适合模型处理的形式。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设df是一个包含了时间序列和其他辅助信息的数据框 data = df.values train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, shuffle=False) X_train, y_train = train_data[:, :-1], train_data[:, -1] X_test, y_test = test_data[:, :-1], test_data[:, -1] print(f"Training set shape: {X_train.shape}") print(f"Testing set shape: {X_test.shape}") ``` #### 特征工程与预处理 在实际操作中，原始数据往往需要进一步加工才能作为有效的输入提供给神经网络。对于CNN部分来说，这意味着要对每条记录按照特定维度重新排列形成矩阵；而对于LSTM而言，则是要保证每个样本都具有适当长度的历史窗口[^2]。 ```python from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator look_back = 60 # 定义回溯周期数 batch_size = 32 generator = TimeseriesGenerator(X_train, y_train, length=look_back, batch_size=batch_size) ``` #### 模型定义 接下来就是搭建具体的CNN-LSTM架构了。这里会创建一个多输入单输出的混合模型，其中CNN负责提取静态图片或短片段内的局部模式，而LSTM则专注于理解更长时间跨度上的动态变化趋势。 ```python from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Input, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, LSTM, Dense def build_cnn_lstm_model(input_shape): inputs = Input(shape=input_shape) cnn_output = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')(inputs) cnn_output = MaxPooling1D(pool_size=2)(cnn_output) cnn_output = Flatten()(cnn_output) lstm_input = Reshape((input_shape[0], input_shape[1]))(inputs) lstm_output = LSTM(units=50, return_sequences=True)(lstm_input) lstm_output = LSTM(units=50)(lstm_output) combined = concatenate([Flatten()(cnn_output), lstm_output]) output = Dense(1)(combined) model = Model(inputs=[inputs], outputs=output) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') return model model = build_cnn_lstm_model((look_back, X_train.shape[-1])) model.summary() ``` #### 训练与调优 完成上述准备工作之后就可以开始训练过程了。考虑到超参数的选择会对最终效果产生重要影响，因此建议采用诸如贝叶斯优化这样的高级技术来寻找最佳配置方案[^4]。 ```python history = model.fit(generator, epochs=epochs, validation_data=(X_val, y_val), verbose=1) ``` #### 测试与部署 当模型已经过充分训练并表现出良好的泛化能力后，便可以在独立于训练集之外的新鲜数据上对其进行检验。如果一切顺利的话，该模型即可投入生产环境当中执行实时预测任务。