● 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。
往期精彩内容：
时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较-CSDN博客
风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客
风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM模型-CSDN博客
风速预测（三）EMD-LSTM-Attention模型-CSDN博客
风速预测（四）基于Pytorch的EMD-Transformer模型-CSDN博客
风速预测（五）基于Pytorch的EMD-CNN-LSTM模型-CSDN博客
风速预测（六）基于Pytorch的EMD-CNN-GRU并行模型-CSDN博客
风速预测（七）VMD-CNN-BiLSTM预测模型-CSDN博客
CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA)-CSDN博客
CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA)-CSDN博客
CEEMDAN +组合预测模型(Transformer - BiLSTM+ ARIMA)-CSDN博客
CEEMDAN +组合预测模型(CNN-Transformer + ARIMA)-CSDN博客
多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM风速预测模型-CSDN博客
多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型-CSDN博客
多特征变量序列预测(三)——CNN-Transformer风速预测模型-CSDN博客
多特征变量序列预测(四)Transformer-BiLSTM风速预测模型-CSDN博客
多特征变量序列预测(五) CEEMDAN+CNN-LSTM风速预测模型-CSDN博客
多特征变量序列预测(六) CEEMDAN+CNN-Transformer风速预测模型-CSDN博客
多特征变量序列预测(七) CEEMDAN+Transformer-BiLSTM预测模型-CSDN博客
基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-BiLSTM-Attention的预测模型-CSDN博客
基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-Transformer-BiGRU预测模型-CSDN博客
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-CSDN博客
多特征变量序列预测(九)基于麻雀优化算法的CEEMDAN-SSA-BiGRU-Attention预测模型-CSDN博客
多特征变量序列预测(10)基于麻雀优化算法的CEEMDAN-SSA-Transformer-BiLSTM预测模型-CSDN博客
超强预测算法：XGBoost预测模型-CSDN博客
VMD + CEEMDAN 二次分解，BiLSTM-Attention预测模型-CSDN博客
VMD + CEEMDAN 二次分解，CNN-LSTM预测模型-CSDN博客
基于麻雀优化算法SSA的预测模型——代码全家桶-CSDN博客
多特征变量序列预测 -TCN 预测模型-CSDN博客
VMD + CEEMDAN 二次分解，CNN-Transformer预测模型-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (17)基于TCN-CNN并行的一维故障信号识别模型-CSDN博客
交叉注意力融合时空特征的TCN-Transformer并行预测模型-CSDN博客
风速预测（八）VMD-CNN-Transformer预测模型-CSDN博客
VMD + CEEMDAN 二次分解，Transformer-BiGRU预测模型-CSDN博客
独家原创 | 基于TCN-SENet +BiGRU-GlobalAttention并行预测模型-CSDN博客
独家原创 | BiTCN-BiGRU-CrossAttention融合时空特征的高创新预测模型-CSDN博客
基于LSTM网络的多步预测模型_pytorch transformer-CSDN博客
基于1DCNN网络的多步预测模型-CSDN博客
高创新 | CEEMDAN + SSA-TCN-BiLSTM-Attention预测模型-CSDN博客
基于Transformer网络的多步预测模型-CSDN博客
独家原创 | 超强组合预测模型！-CSDN博客
基于TCN网络的多步预测模型-CSDN博客
基于CNN-LSTM网络的多步预测模型-CSDN博客
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
全网最低价，入门多步预测最佳教程
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：
电力变压器数据集介绍和预处理-CSDN博客
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
代码、数据如下：
对数据集和代码感兴趣的，可以关注最后一行
# 加载数据
import torch
from joblib import dump, load
import torch.utils.data as Data
import numpy as np
import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
# 参数与配置
torch.manual_seed(100) # 设置随机种子，以使实验结果具有可重复性
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")#代码和数据集：https://mbd.pub/o/bread/ZpWYmJps
)
