这是我的第309篇原创文章。
一、引言
基于CNN（卷积神经网络）和Bi-LSTM（双向长短期记忆网络）的单变量时间序列预测是一种结合空间特征提取和时间依赖建模的方法。以下是一个基于Python和TensorFlow/Keras实现的示例，展示了如何构建和训练这种混合模型来进行时间序列预测。
二、实现过程
2.1 读取数据集
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 将日期列转换为日期时间类型
data['Month'] = pd.to_datetime(data['Month'])
# 将日期列设置为索引
data.set_index('Month', inplace=True)data：
2.2 划分数据集
# 拆分数据集为训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data = data[:train_size]
test_data = data[train_size:]# 绘制训练集和测试集的折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(train_data, label='Training Data')
plt.plot(test_data, label='Testing Data')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Passenger Count')
plt.title('International Airline Passengers - Training and Testing Data')
plt.legend()
plt.show()共144条数据，8:2划分：训练集115，测试集29。
训练集和测试集：
2.3 归一化
# 将数据归一化到 0~1 范围
scaler = MinMaxScaler()
train_data_scaler = scaler.fit_transform(train_data.values.reshape(-1, 1))
test_data_scaler = scaler.transform(test_data.values.reshape(-1, 1))2.4 构造数据集
# 定义滑动窗口函数
def create_dataset(data, look_back=1):pass# 定义滑动窗口大小
window_size = 3
# 创建滑动窗口数据集
X_train, Y_train = create_dataset(train_data_scaler, look_back)
X_test, Y_test = create_dataset(test_data_scaler, look_back)2.5 建立模拟合模型进行预测
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(TimeDistributed(Conv1D(filters=64, kernel_size=1, activation='relu', input_shape=(None, X_train.shape[0], X_train.shape[1],1))))
model.add(TimeDistributed(MaxPooling1D(pool_size=1)))
model.add(TimeDistributed(...))
model.add(Bidirectional(LSTM(4, activation='relu')))
model.add(Dense(1))my_model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
my_model.fit(X_train, Y_train, epochs=50, batch_size=1, verbose=2)
# 打印模型
model.summary()# 使用模型进行预测
train_predictions = model.predict(X_train)
test_predictions = model.predict(X_test)test_predictions：
2.6 预测效果展示
# 绘制测试集预测结果的折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(test_data, label='Actual')
plt.plot(list(test_data.index)[-len(test_predictions):], test_predictions, label='Predicted')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Passengers')
plt.title('Actual vs Predicted')
plt.legend()
plt.show()测试集真实值与预测值：
# 绘制原始数据、训练集预测结果和测试集预测结果的折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data, label='Actual')
plt.plot(list(train_data.index)[look_back:train_size], train_predictions, label='Training Predictions')
plt.plot(list(test_data.index)[-(len(test_data)-look_back):], test_predictions, label='Testing Predictions')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Passenger Count')
plt.title('International Airline Passengers - Actual vs Predicted')
plt.legend()
plt.show()原始数据、训练集预测结果和测试集预测结果：
作者简介：
读研期间发表6篇SCI数据挖掘相关论文，现在某研究院从事数据算法相关科研工作，结合自身科研实践经历不定期分享关于Python、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与应用案例。致力于只做原创，以最简单的方式理解和学习，关注我一起交流成长。需要数据集和源码的小伙伴可以关注底部公众号添加作者微信。
