matlab的cnn-lstm气温预测

使用CNN-LSTM模型进行气温预测是一种常见的方法。该模型结合了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的优点，可以处理时间序列数据中的时空特征。

具体步骤如下：

1. 数据预处理：将气温数据按照时间序列划分为训练集和测试集，同时进行归一化处理。

2. CNN特征提取：使用CNN网络对气温数据进行卷积和池化操作，提取时空特征。

3. LSTM建模：对CNN提取的特征序列进行LSTM建模，学习序列之间的关系。

4. 预测结果：将LSTM的输出结果通过全连接层进行预测，得到气温预测结果。

下面是一个简单的Matlab代码示例，用于构建CNN-LSTM模型：

% 加载气温数据
load temperature.mat;

% 数据预处理
train_data = temperature(1:800);
test_data = temperature(801:end);
train_data = normalize(train_data);
test_data = normalize(test_data);

% CNN特征提取
input_size = 24;
num_features = 64;
filter_size = 3;
pool_size = 2;
cnn_layers = [
    sequenceInputLayer(input_size, 'Name', 'input')
    convolution2dLayer(filter_size, num_features, 'Padding', 1, 'Name', 'conv1')
    batchNormalizationLayer('Name', 'bn1')
    reluLayer('Name', 'relu1')
    maxPooling2dLayer(pool_size, 'Stride', 2, 'Name', 'pool1')
    convolution2dLayer(filter_size, num_features, 'Padding', 1, 'Name', 'conv2')
    batchNormalizationLayer('Name', 'bn2')
    reluLayer('Name', 'relu2')
    maxPooling2dLayer(pool_size, 'Stride', 2, 'Name', 'pool2')
    ];

% LSTM建模
num_hidden_units = 100;
lstm_layers = [
    sequenceFoldingLayer('Name', 'fold')
    lstmLayer(num_hidden_units, 'OutputMode', 'last', 'Name', 'lstm')
    sequenceUnfoldingLayer('Name', 'unfold')
    ];

% 构建网络
layers = [
    cnn_layers
    flattenLayer('Name', 'flatten')
    lstm_layers
    fullyConnectedLayer(1, 'Name', 'fc')
    regressionLayer('Name', 'output')
    ];

% 训练模型
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 50, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'Plots', 'training-progress');
net = trainNetwork(train_data, layers, options);

% 进行预测
y_pred = predict(net, test_data);

需要注意的是，该代码示例中只是一个简单的CNN-LSTM模型，实际应用中需要根据具体问题进行调整和优化。