CNN-LSTMMATLAB代码

CNN-LSTM是一种常用于处理序列数据深度学习模型，它结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）。在MATLAB中，你可以使用深度学习工具箱来实现CNN-LSTM模型。

下面是一个简单的CNN-LSTM的MATLAB代码示例：

% 导入数据
data = load('your_data.mat');
X_train = data.X_train;
Y_train = data.Y_train;
X_test = data.X_test;
Y_test = data.Y_test;

% 构建CNN-LSTM模型
layers = [
    sequenceInputLayer(inputSize) % 输入层
    convolution2dLayer(filterSize, numFilters) % 卷积层
    reluLayer() % ReLU激活函数
    maxPooling2dLayer(poolSize) % 最大池化层
    lstmLayer(hiddenSize, 'OutputMode', 'last') % LSTM层
    fullyConnectedLayer(numClasses) % 全连接层
    softmaxLayer() % Softmax层
    classificationLayer() % 分类层
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', numEpochs, ...
    'MiniBatchSize', miniBatchSize, ...
    'ValidationData', {X_test, Y_test}, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(X_train, Y_train, layers, options);

% 使用模型进行预测
Y_pred = classify(net, X_test);

% 评估模型性能
accuracy = sum(Y_pred == Y_test) / numel(Y_test);

% 显示结果
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);

请注意，上述代码仅为示例，你需要根据你的具体数据和任务进行适当的修改。另外，你还需要了解MATLAB深度学习工具箱的相关函数和参数设置。