需要注意的是，CNN与LSTM结合的具体架构和超参数设置需要根据具体的数据和任务需求进行调整，以获得最佳的性能。这样，LSTM可以利用卷积层提取的空间特征，并结合序列数据的时序信息进行建模。池化层：在卷积层之后添加池化层，以降低特征图的维度，并保留重要的特征信息。通常情况下，序列数据可以表示为三维的张量，其中第一维表示样本数，第二维表示时间步，第三维表示特征数。模型评估：使用验证集或测试集对训练好

Informer模型是一种用于时间序列预测的深度学习模型，由中国科学院自动化研究所的研究团队提出。与传统的RNN、LSTM、GRU等模型不同，Informer模型采用了一种新的注意力机制，能够很好地处理长期依赖和序列中的缺失值。

两大模型展示OSI参考模型与TCP/IP参考模型相同点都分层基于独立的协议栈的概念可以实现异构网络互联OSI参考模型与TCP/IP参考模型不同点OSI定义三点：服务、协议、接口OSI先出现，参考模型先于协议发明，不偏向特定协议TCP/IP设计之初就考虑到异构网互联问题，将IP作为重要层次面向连接分为三个阶段第一阶段：建立连接，在此阶段发出一个建立连接的请求第二阶段：只有在连接成功建立之后，才能开始

随机误差的估计值来算残差反应拟合效果绘制残差图后，带状区域的宽度越窄，说明模型。

需要注意的是，CNN与LSTM结合的具体架构和超参数设置需要根据具体的数据和任务需求进行调整，以获得最佳的性能。这样，LSTM可以利用卷积层提取的空间特征，并结合序列数据的时序信息进行建模。池化层：在卷积层之后添加池化层，以降低特征图的维度，并保留重要的特征信息。通常情况下，序列数据可以表示为三维的张量，其中第一维表示样本数，第二维表示时间步，第三维表示特征数。模型评估：使用验证集或测试集对训练好

随机误差的估计值来算残差反应拟合效果绘制残差图后，带状区域的宽度越窄，说明模型。

需要注意的是，CNN与LSTM结合的具体架构和超参数设置需要根据具体的数据和任务需求进行调整，以获得最佳的性能。这样，LSTM可以利用卷积层提取的空间特征，并结合序列数据的时序信息进行建模。池化层：在卷积层之后添加池化层，以降低特征图的维度，并保留重要的特征信息。通常情况下，序列数据可以表示为三维的张量，其中第一维表示样本数，第二维表示时间步，第三维表示特征数。模型评估：使用验证集或测试集对训练好

需要注意的是，CNN与LSTM结合的具体架构和超参数设置需要根据具体的数据和任务需求进行调整，以获得最佳的性能。这样，LSTM可以利用卷积层提取的空间特征，并结合序列数据的时序信息进行建模。池化层：在卷积层之后添加池化层，以降低特征图的维度，并保留重要的特征信息。通常情况下，序列数据可以表示为三维的张量，其中第一维表示样本数，第二维表示时间步，第三维表示特征数。模型评估：使用验证集或测试集对训练好