基于（CNN-RNN）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。
时间序列预测在能源领域一直是一个热门话题。无论是风电功率预测还是电力负荷预测，准确的预测结果都能为能源管理和调度提供重要支持。最近，我尝试用一种结合CNN和RNN的模型来解决这类问题，结果发现效果还不错，预测精度挺高的。
模型思路
CNN（卷积神经网络）擅长提取空间特征，而RNN（循环神经网络）则擅长处理时间序列数据中的时序依赖关系。把两者结合起来，可以同时捕捉数据中的空间特征和时序特征，这在处理复杂的时间序列问题时很有优势。
代码实现
1. 数据加载与预处理
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler data = pd.read_csv('wind_power.csv') # 提取目标变量 target = data['power'].values # 归一化处理 scaler = MinMaxScaler() target = scaler.fit_transform(target.reshape(-1, 1)).flatten()这里我们加载了一个风电功率数据集，并对目标变量进行了归一化处理。归一化是为了让数据更适合神经网络的训练。
2. 构建CNN-RNN模型
from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense, Dropout model = Sequential() # 添加CNN层 model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(window_size, 1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Dropout(0.2)) # 添加RNN层 model.add(LSTM(64, return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(32)) model.add(Dropout(0.2)) # 添加全连接层 model.add(Dense(1))模型结构分为以下几个部分：
- CNN层：用来提取时间序列中的局部特征。
- MaxPooling层：用来降低维度。
- LSTM层：用来捕捉时间序列中的长期依赖关系。
- 全连接层：用来输出最终结果。
3. 模型训练与评估
model.compile(optimizer='adam', loss='mse') history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val)) # 预测 y_pred = model.predict(X_test)这里使用了Adam优化器和均方误差损失函数。训练过程中，我们可以监控损失函数的变化，判断模型是否过拟合。
实验结果
经过训练，模型在测试集上的表现还不错。预测结果和真实值之间的误差在可接受范围内，说明模型有一定的泛化能力。
总结
这个基于CNN-RNN的模型在时间序列预测任务中表现不错，尤其是在风电功率预测和电力负荷预测方面。代码实现也比较简洁，注释清晰，方便大家直接换数据运行。如果你也有类似的需求，可以尝试一下这个模型，可能会有意想不到的效果哦！
基于（CNN-RNN）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。
