用matlab编写cnn-lstm回归预测程序代码
时间: 2023-02-23 20:40:39 浏览: 107
在 Matlab 中使用 CNN-LSTM 进行回归预测的代码如下:
```
% 定义网络结构
layers = [
imageInputLayer([28 28 1])
convolution2dLayer(3,8,'Padding','same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
dropoutLayer(0.5)
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
regressionLayer
];
% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',5, ...
'Verbose',false, ...
'Plots','training-progress');
% 训练网络
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);
% 在测试集上评估网络
predictions = predict(net,XTest);
```
在这段代码中,我们首先定义了网络的结构,其中包含了一个图像输入层、几个卷积层、批量归一化层、激活函数层、池化层、全连接层和输出层。然后,我们设置了训练选项,包括使用的优化器、最大训练周期数等。最后,我们使用 `trainNetwork` 函数对网络进行训练,并使用 `predict` 函数在测试集上对网络进行评估。