多步预测系列 | LSTM、CNN、Transformer、TCN、串行、并行模型集合
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5.基于CNN-LSTM网络的多步预测模型 (mbd.pub)
6.Transformer多步预测模型（多特征） (mbd.pub)
7.LSTM-Attention多步预测模型 (mbd.pub)
8.CNN-Transformer多步预测模型 (mbd.pub)
9.CEEMDAN-CNN-BiLSTM多步预测模型 (mbd.pub)
更新介绍：
1. 新增多特征多步预测模型 ：
2. 新增注意力预测模型：
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● 环境框架：python 3.9 pytorch 1.8 及其以上版本均可运行
● 使用对象：论文需求、毕业设计需求者
● 代码保证：代码注释详细、即拿即可跑通。
包括完整流程数据代码处理：
多步预测数据集制作、数据加载、模型定义、参数设置、模型训练、模型测试、预测可视化、多步预测、模型评估
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配有代码、文件介绍：
前言
本文基于前期介绍的电力变压器（ 文末附数据集 ），介绍一种基于CNN-LSTM网络的多步预测模型。
电力变压器数据集的详细介绍可以参考下文：
1 电力变压器数据预处理与可视化
1.1 导入数据
1.2 多步预测预处理
2 基于CNN-LSTM的多步预测模型
2.1 定义CNN-LSTM 网络模型
2.2 设置参数，训练模型
50个epoch，MSE 为0.000311，CNN-LSTM多步预测模型预测效果显著， 模型能够充分提取序列的时空特征，收敛速度快，性能优越，预测 精度高，适当调整模型参数，还可以进一步提高模型预测表现。
注意调整参数：
- 可以适当增加CNN层数和每层通道数，微调学习率；
- 调整LSTM层数和每层神经元个数，增加更多的 epoch （注意防止过拟合）
- 可以改变滑动窗口长度（设置合适的窗口长度）
3 结果可视化和预测、模型评估
3.1 预测结果可视化
3.2 加载模型进行 预测
3.3 模型评估
往期精彩内容：
时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较
风速预测（四）基于Pytorch的EMD-Transformer模型
风速预测（五）基于Pytorch的EMD-CNN-LSTM模型
风速预测（六）基于Pytorch的EMD-CNN-GRU并行模型
CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA)
CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA)
CEEMDAN +组合预测模型(Transformer - BiLSTM + ARIMA)
CEEMDAN +组合预测模型(CNN-Transformer + ARIMA)
多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型
多特征变量序列预测(三)——CNN-Transformer风速预测模型
多特征变量序列预测(四) Transformer-BiLSTM风速预测模型
多特征变量序列预测(五) CEEMDAN+CNN-LSTM风速预测模型
多特征变量序列预测(六) CEEMDAN+CNN-Transformer风速预测模型
基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-BiLSTM-Attention的预测模型
基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-Transformer-BiGRU预测模型
多特征变量序列预测(七) CEEMDAN+Transformer-BiLSTM预测模型
多特征变量序列预测(八)基于麻雀优化算法的CEEMDAN-SSA-BiLSTM预测模型
多特征变量序列预测(11) 基于Pytorch的TCN-GRU预测模型
VMD + CEEMDAN 二次分解，CNN-LSTM预测模型
VMD + CEEMDAN 二次分解，CNN-Transformer预测模型
VMD + CEEMDAN 二次分解，Transformer-BiGRU预测模型
END
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