基于CNN-LSTM预测回归的MATLAB代码

以下是一个基于CNN-LSTM预测回归的MATLAB代码示例，其中使用了Convolution2D、LSTM和Regression输出层：

% 定义CNN-LSTM网络
layers = [
    % 输入层
    sequenceInputLayer(10, 'Name', 'sequence')
    
    % 卷积层
    convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 1, 'Name', 'conv1')
    batchNormalizationLayer('Name', 'bn1')
    reluLayer('Name', 'relu1')
    
    % 最大池化层
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2, 'Name', 'maxpool1')
    
    % LSTM层
    lstmLayer(32, 'OutputMode', 'last', 'Name', 'lstm1')
    
    % 全连接层
    fullyConnectedLayer(1, 'Name', 'fc1')
    regressionLayer('Name', 'regression')
];

% 定义训练参数
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 20, ...
    'MiniBatchSize', 64, ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'ValidationData', {XTest, YTest}, ...
    'ValidationFrequency', 10);

% 加载数据集
[XTrain, YTrain] = generateData();

% 训练CNN-LSTM模型
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

上述代码中，定义了一个包含卷积层、最大池化层、LSTM层和回归输出层的CNN-LSTM模型，使用Adam优化器进行训练，训练了20个epoch。最后使用了生成的数据集进行了训练。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体任务和数据进行更改和调整。