cnn-lstm时序预测matlab

CNN-LSTM模型是一种结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的深度学习模型，常用于时序预测任务。在Matlab中，可以使用Deep Learning Toolbox来实现CNN-LSTM模型的时序预测。

以下是一个简单的CNN-LSTM模型的示例代码：

% 数据准备
data = % your time series data;
numFeatures = % number of input features;
numResponses = % number of output responses;
sequenceLength = % length of input time series sequence;

% 划分训练集和测试集
numObservations = numel(data(:,1));
XTrain = data(1:round(numObservations*0.7),1:numFeatures);
YTrain = data(1:round(numObservations*0.7),(numFeatures+1):(numFeatures+numResponses));
XTest = data(round(numObservations*0.7)+1:end,1:numFeatures);
YTest = data(round(numObservations*0.7)+1:end,(numFeatures+1):(numFeatures+numResponses));

% 创建CNN-LSTM模型
numHiddenUnits = 100;
layers = [
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    convolution2dLayer([1 3],8,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    sequenceFoldingLayer('Name','fold')
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    dropoutLayer(0.5)
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

% 模型训练
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'SequenceLength',sequenceLength, ...
    'Shuffle','never', ...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(XTrain',YTrain',layers,options);

% 模型预测
YPred = predict(net,XTest','MiniBatchSize',1);

% 结果可视化
figure
plot(YTest)
hold on
plot(YPred)
legend(["Observed" "Predicted"])
ylabel("Y")
xlabel("Time")

在这个示例中，我们首先准备了时序数据，并将其划分为训练集和测试集。然后，我们创建了一个包含卷积层、批归一化层、激活层、折叠层、LSTM层、dropout层、全连接层和回归层的CNN-LSTM模型。接着，我们使用训练数据对模型进行训练，并使用测试数据对模型进行预测。最后，我们将观测值和预测值可视化以进行比较。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要对模型结构和参数进行调整以获得更好的效果。