回归预测多输入多输出LSTM matlab

有几种方法可以使用MATLAB实现多输入单输出的LSTM回归预测模型。其中，引用[1]和引用提供了完整的源码和数据，分别使用了LSTM和CNN-LSTM的结构。

对于LSTM模型的实现，可以使用MATLAB的深度学习工具箱。在这个模型中，输入是多个特征，输出是一个变量。模型的结构包括一个或多个LSTM层，用于捕捉时间序列中的长期依赖关系。可以通过训练模型来学习输入特征与输出变量之间的关系，并用模型进行预测。完整的源码和数据可以在引用中找到。

另一种方法是使用CNN-LSTM模型来实现多输入单输出的回归预测。这种模型结合了卷积神经网络和LSTM网络的优点，能够同时捕捉空间特征和时间序列的依赖关系。同样，可以使用MATLAB的深度学习工具箱来实现这个模型。引用提供了完整的源码和数据，可以参考其中的实现思路。

总结来说，如果你想使用MATLAB实现多输入单输出的LSTM回归预测模型，可以参考引用和引用提供的完整源码和数据。其中，引用使用了LSTM结构，而引用使用了CNN-LSTM结构。这些源码和数据可以帮助你理解如何在MATLAB中构建和训练这些模型，并用于多输入单输出的回归预测任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [回归预测 | MATLAB实现LSTM(长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据）](https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/85476914)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM多输入单输出（完整源码和数据）](https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/85288474)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [MATLAB实现LSTM长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据）](https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87241022)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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