时间序列预测17：CNN-LSTM 用于用电量/发电量的预测。

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简介：
本文进一步阐述了CNN-LSTM模型在家庭用电量预测任务中的应用，该任务涉及单变量和多变量的多时间步预测。文章目录如下：1. CNN-LSTM模型概述；1.1 CNN模型的详细介绍；1.2 提供完整的代码实现；2. CNN-LSTM模型。CNN模型可以被应用于编码器-解码器结构的编码器部分。由于CNN本身不直接处理序列数据，因此一维CNN能够有效地读取序列输入并自动提取其中的关键特征，随后这些特征可被LSTM解码器进行解释。这种结合CNN和LSTM的混合模型被称为CNN-LSTM模型，并在编码器-解码器结构中协同工作。值得注意的是，CNN期望输入的数据具备与LSTM模型相同的3D结构，即便将多个特征视为不同的通道进行读取，也能达到相同的效果。为了简化示例的目的，重点在于展示一个具有单变量输入的场景。

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