cnn-lstm预测matlab代码，多输入多输出，注释写详细一点

CNN-LSTM（Convolutional Neural Network 和 Long Short-Term Memory）是一种常见的深度学习模型，常用于处理序列数据，比如文本、音频或视频等。当涉及到多输入多输出的预测任务时，你可以结合CNN来提取特征，然后用LSTM来捕捉长期依赖关系。以下是一个简单的Matlab代码示例，用于解释如何搭建这样一个模型：

% 导入所需库
clear all; close all; clc;
% 假设我们有imageData和timeSeriesData两个输入矩阵
inputImage = ... % 加载图像数据
inputTimeSeries = ... % 加载时间序列数据

% 定义网络结构
layers = [
    sequenceInputLayer(inputSize) % 输入层，假设inputSize是每个序列的时间步数
    convolution2dLayer(kernelSize, padding, 'Padding', 'same') % CNN层，kernelSize为卷积核大小
    reluLayer                 % 激活函数
    maxPooling2dLayer(poolSize) % 最大池化层，poolSize为池化窗口大小
    lstmLayer(hiddenSize)       % LSTM层，hiddenSize为隐藏状态维度
    fullyConnectedLayer(outputSize) % 输出全连接层，outputSize为目标变量的数量
    regressionLayer            % 回归层
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', epochs, ...
    'MiniBatchSize', miniBatchSize, ...
    'ValidationData', validationData, ...
    'Verbose', false);

% 初始化并训练模型
net = trainNetwork(inputDataCell{1}, inputDataCell{2}, layers, options); % 将输入分割成imageData和timeSeriesData两部分

% 预测阶段
yPred = predict(net, {inputImage, inputTimeSeries}); % 使用模型对新的输入进行预测

% 注释说明：
% - layers部分定义了模型架构：先通过CNN捕获图像特征，接着用LSTM处理时间序列，最后连接全连接层进行多输出回归。
% - trainingOptions设置了训练参数，如优化器、迭代次数、批次大小以及验证集。
% - trainNetwork函数用于拟合模型，传入输入数据和预定义的网络结构。
% - predict函数用于在新数据上做预测，并返回预测结果。