数据集概述
本数据集包含概念储备池与LSTM模型融合（CRO-LSTM模型）的训练、分析代码及相关数据文件，覆盖模型构建、超参数搜索、多轮训练、特征解释等功能模块，为该混合模型的研究与复现提供支撑。
文件详解
该数据集由多个目录和文件组成，具体说明如下：
- 根目录: Fusion of Conceputual reservoir and LSTM model/
- 子目录: CRO-LSTM(model)/，包含模型核心文件
- 代码文件（.py格式）:
- Hyperparam_search.py: 超参数搜索相关代码
- MultiTrain.py: 多轮训练相关代码
- Shapley.py: Shapley值分析相关代码
- src/model.py: 模型定义代码
- src/utils.py: 工具函数代码
- src/pycache/model.cpython-310.pyc、src/pycache/utils.cpython-310.pyc: Python编译文件
- 数据文件（.pth格式，位于data/目录）:
- shap_values.pth: Shapley值数据文件
- data_list.pth: 数据列表文件
- 参数文件（.pth格式，位于params/目录）:
- LSTMc_params_0.pth、LSTMc_params_4.pth、LSTMc_params_5.pth等: LSTMc模型参数文件
- LSTMreg_params_0.pth、LSTMreg_params_2.pth、LSTMreg_params_9.pth等: LSTMreg模型参数文件
- LSTMr_params_0.pth、LSTMr_params_4.pth等: LSTMr模型参数文件
适用场景
- 深度学习模型研究: 用于概念储备池与LSTM融合模型（CRO-LSTM）的结构分析与复现
- 模型训练优化: 支持超参数搜索、多轮训练策略的实验与验证
- 模型解释性分析: 基于Shapley值探究模型特征重要性
- 时间序列预测任务: 应用CRO-LSTM模型进行相关预测场景的研究
