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资源介绍:
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基于 CNN-LSTM 组合算法的回归预测模型在 Matlab 平台上的实现
一、引言
本文将介绍一个基于 CNN-LSTM 组合算法的回归预测模型，并使用 Matlab 平台进行实现。
该模型可以有效地对时间序列数据进行预测，具有较高的预测精度。下面将详细介绍该模型
的实现过程，并附上清晰的程序注释，以便读者可以将自己的数据套用进去。
二、模型架构
本模型采用 CNN（卷积神经网络）和 LSTM（长短期记忆网络）的组合算法。CNN 能够提
取数据的局部特征，而 LSTM 则可以处理序列数据中的时间依赖性。因此，这种组合算法可
以充分利用两种网络的优点，提高预测精度。
三、数据预处理
在开始建模之前，需要对数据进行预处理。这包括数据清洗、数据归一化等步骤。具体操作
可依据实际数据情况进行调整。
四、模型训练
1. 导入数据：使用 Matlab 的导入数据功能，将预处理后的数据导入到 Matlab 中。
2. 数据划分：将数据划分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。
3. 构建模型：使用 Matlab 的神经网络工具箱，构建 CNN-LSTM 组合算法的回归预测模型。
4. 训练模型：使用训练集对模型进行训练，通过调整模型的参数来优化模型的性能。
五、程序实现及注释
下面是一个基于 Matlab 的 CNN-LSTM 组合算法回归预测模型的示例代码，程序注释清晰，
方便读者理解：
```matlab
% 导入数据
% 假设数据已经预处理完毕，存储在变量 data 中，其中 data 的维度为[样本数, 时间步长,
特征数]
% data = ...; % 替换为自己的数据
% 划分训练集和测试集
% 假设已经按照一定比例划分好训练集和测试集，分别存储在变量 trainData 和 testData 中
% trainData = ...; % 训练集数据
% testData = ...; % 测试集数据
% 构建 CNN-LSTM 模型
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