数据：包含1000个csv文件，每个csv文件是50个医生给50个病人看病的时间（每个医生只能每次给一个病人看病），还有一个最优安排的时间值。
要求：
1.通过将特征/属性和目标变量正确加载到训练和测试部分中来预处理数据集。（训练集和测试集可按7：3分配） 在传递到DeepLearning模型之前，应用任何特征缩放技术来缩放特征。
2.设计一个人工神经网络（ANN）和一个卷积神经网络（CNN）结构来预测最佳值。 使用交叉验证技术训练模型。
3.训练模型后，将训练后的模型保存在".h5"文件中。 从保存的文件中加载经过训练的模型，以预测测试数据的最佳值。
4.视觉化预测结果：同时显示ANN和CNN模型的真实与预测图（每个模型一个图）。
5.用一些性能指标比较ANN和CNN的预测结果
(其中一个data文件)
dataset链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1Bp8NDv87umcBTecHen60YA
提取码：wdgc
