基于CNN-RNN-Attention的高精度时间序列预测模型

基于CNN-RNN-Attention的时间序列预测模型，挺适合需要高精度预测的场景，比如风电功率或电力负荷预测。模型通过CNN提取局部特征，使用RNN时序数据，搭配Attention机制让模型聚焦于关键时间点，提升预测精度。文中了完整的代码实现，数据预、模型训练和优化都涵盖了，实验结果也蛮优秀的，尤其在风电数据上，MAE 和相关系数都表现得不错。代码结构清晰，修改起来也方便，可以根据具体应用场景调优模型和参数。如果你做时间序列，或者对深度学习有兴趣，这个模型的实现会给你不少。