[多特征预测]基于CNN-LSTM网络多特征用电负荷预测
课时介绍
对课程进行一个先导的讲解，同时对课程结构进行讲解
课程介绍
本课程采用手把手教学的方式，从CNN和LSM神经网络的算法原理到利用深度学习框架搭建CNN-LSTM组合神经网络进行多特征用电负荷预测，整个过程会有细致的讲解，让你获得从零基础到熟练利用深度学习框架进行多特征用电负荷预测的能力。
1、本课程具有充实的内容，具体课程大纲如下：
2、对多特征数据进行展示：
3、同时为了有更好的算法原理讲解，课程中配备了大量的算法模型图：
4、关于实战部分，手把手带着大家进行一行一行的敲代码，做到逐行逐句讲解。
5、实战模型的loss图和预测的结果。
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![[多特征预测]基于CNN-LSTM网络多特征用电负荷预测](2023126193850471_62568.png?imageMogr2/auto-orient/thumbnail/400x269!/format/png)
炮哥，有没有消融实验，一次对比多个模型性能的曲线图
炮哥，目前遇到了一些问题，有个不太明白的地方，在多特征LSMT建模后，后续预测的时候是不是要带上47个历史数据，然后来预测第48t的值呢？比如我现在的是每小时的采样，我希望预测的数据是2024-07-16 11:00:00的数据，那我按24的步长来算，也就是说我要预测时要取出2024-07-15 11:00:00 到2024-07-16 10:00:00 这个时间段的数据丢进去吗？还有就是模型创建时，归一化的参数不需要存储的么？那后续预测的时候归一化怎么办？难道是根据步长拉去最近的历史数据来做minmax的归一化吗？实际工作中怎么将模型和归一化的参数存储进数据库中，模型如何实现持续更新呢？
你的，课件从哪里下
炮哥，这个模型用的是什么框架呢
File "E:\pythonProject\CNN-LSTM多影响因素负荷预测\CNN_LSTM_model_test.py", line 51, in
model = load_model("CNN_LSTM_model.h5")
'utf-8' codec can't decode byte 0xcd in position 31: invalid continuation byte 一直解决不了，求老师出点主意
for i in np.arange(12, len(train)):
x_train.append(train[i - 12:i, :])
y_train.append(train[i, 2])
这个出现这个问题是怎么回事啊IndexError: index 2 is out of bounds for axis 1 with size 2（我的数据是3列的）