在Matlab环境下，如何实现CNN-LSTM组合模型来进行时序数据预测，并利用评价指标对模型性能进行评估？

在Matlab中实现CNN-LSTM组合模型进行时序数据预测并评估模型性能，首先需要准备相应的数据集，推荐使用Excel数据集进行数据导入。在Matlab中可以通过`xlsread`函数或`readtable`函数读取Excel文件中的数据。然后，需要将数据预处理为适合CNN和LSTM网络输入的格式。

参考资源链接：[Matlab实现CNN-LSTM组合模型的时序预测及评价](https://wenku.csdn.net/doc/19gpvuw25w?spm=1055.2569.3001.10343)

在模型构建方面，可以利用Matlab内置的深度学习工具箱。首先定义CNN层，设计合适的卷积核来提取时空特征；然后定义LSTM层，用于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。将CNN层和LSTM层组合，构成CNN-LSTM组合模型。使用`trainNetwork`函数进行模型训练，并设置适当的训练选项，例如学习率、迭代次数等。

训练完成后，使用测试数据集对模型进行测试。可以使用Matlab提供的`predict`函数获取模型的预测结果。为了评估模型性能，需要计算常用的评价指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）。这些指标能够定量衡量模型预测的准确性。

最后，可以使用Matlab的绘图功能将预测结果和实际数据进行对比，生成预测图像。这可以帮助直观地评估模型的预测性能，并为进一步优化模型提供依据。

深入学习此过程，推荐参考《Matlab实现CNN-LSTM组合模型的时序预测及评价》一书，它详细解读了从数据预处理、模型构建到评价指标计算的整个流程，并且提供丰富的代码实例和中文注释，非常适合希望在Matlab中实现时序预测模型的读者。

参考资源链接：[Matlab实现CNN-LSTM组合模型的时序预测及评价](https://wenku.csdn.net/doc/19gpvuw25w?spm=1055.2569.3001.10343)