LSTM+CNN血压预测模型代码 matlab

LSTM+CNN血压预测模型是一种结合了长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的模型，用于预测血压值。以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现LSTM+CNN血压预测模型：

% 导入数据
data = load('blood_pressure_data.mat');
X_train = data.X_train;
y_train = data.y_train;
X_test = data.X_test;
y_test = data.y_test;

% 构建模型
layers = [
    sequenceInputLayer(1)
    convolution2dLayer([3,1], 16)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer([2,1])
    lstmLayer(100, 'OutputMode', 'sequence')
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 50, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'ValidationData', {X_test, y_test}, ...
    'Plots', 'training-progress');

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

% 预测血压值
y_pred = predict(net, X_test);

% 计算均方根误差（RMSE）
rmse = sqrt(mean((y_pred - y_test).^2));

% 显示结果
disp(['RMSE: ', num2str(rmse)]);

% 相关问题：
% 1. LSTM和CNN分别是什么？
% 2. LSTM+CNN血压预测模型的原理是什么？
% 3. 如何评估血压预测模型的性能？

请注意，以上代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。另外，为了运行该代码，你需要准备好血压数据集，并将其保存为MAT文件（例如`blood_pressure_data.mat`），其中包含训练集（`X_train`和`y_train`）和测试集（`X_test`和`y_test`）的数据。