在Python 中实现CNN-LSTM网络进行多输入多输出的预测（包含详细的完整的程序和数据）

内容概要：本文详细介绍了一个使用 Python 和 Keras 实现的多输入多输出时间序列预测模型，该模型结合了卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆网络 (LSTM)，能够在复杂的数据环境下进行高效的特征提取和时间序列依赖性建模。主要内容包括数据准备、模型构建、训练、评估、以及 GUI 设计等步骤。此外，还提供了代码实现和可视化结果展示，适用于气象预测、股票市场分析等领域。 适合人群：具备一定机器学习和深度学习基础的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：通过本项目，用户可以构建一个高效的时间序列预测模型，解决多输入多输出的问题，并通过 GUI 界面方便地调整参数和展示结果。具体目标包括：提升模型的特征提取和时间依赖性建模能力，提高预测精度和泛化能力。 阅读建议：建议读者结合实际应用场景逐步理解和复现实验步骤，重点学习 CNN 和 LSTM 在时间序列任务中的配合使用方法，并掌握模型评估和超参数调优的技术。