- 数据准备:
- 收集历史数据,这些数据可以是时间序列数据,也可以是其他与未来预测相关的数据。
- 对数据进行预处理,包括数据清洗、标准化、归一化等,以便模型能更好地学习和预测。
- 将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
- 构建模型:
- 根据问题的特性设计CNN模型架构。对于时间序列预测,CNN可能不是主要的组成部分,但可以作为特征提取器。
- 在CNN之后,可以添加RNN或LSTM层来捕获时间序列中的时间依赖性。
- 在模型的最后,可以添加全连接层(Dense层)来输出预测结果。
- 选择合适的激活函数、损失函数和优化器。
- 训练模型:
- 使用训练集数据训练模型。通过前向传播计算模型的输出,并与真实值进行比较。
- 计算损失函数的值,该值表示模型预测与真实值之间的差异。
- 使用反向传播算法计算损失函数对模型参数的梯度。
- 使用优化器(如梯度下降、Adam等)更新模型的权重和偏置。
- 重复上述过程,直到模型在验证集上达到预设的性能或达到最大迭代次数。
- 评估模型:
- 使用测试集数据评估模型的性能。计算性能指标,如均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)等。
- 分析预测结果,了解模型的优点和局限性,并考虑进行进一步的优化和改进。
- 预测未来数据:
- 使用训练好的模型对未来数据进行预测。将新的输入数据(可能是时间序列的最近几个值)输入到模型中,通过前向传播得到预测结果。
基于时间序列数据集效果:


