通过改变CNN-LSTM和自回归模型的输入数据形状，提出了一种新的特征工程方法，以提高对噪声的处理能力。研究结果表明，该方法能够以83％的准确率预测长达24个时间步的未见数据，并在短期、中期和长期预测方面表现出较高的准确性。

通过改变CNN-LSTM和自回归模型的输入数据形状，提出了一种新的特征工程方法，以提高对噪声的处理能力。结果显示，该方法能够以83％的准确率预测长达24个时间步的未见数据，并在短期、中期和长期预测方面表现出较高的准确性。

通过改变CNN-LSTM和自回归模型的输入数据形状，研究发现一种新的特征工程方法，能够提高对噪声的处理能力，并在预测未见数据时取得了显著的改善。该方法能够以83％的准确率预测长达24个时间步的数据，并在短期、中期和长期预测方面表现出较高的准确性。