帮我查找cnn-lstm

CNN-LSTM是一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的优点，用于序列数据的处理。CNN-LSTM可以在CNN提取特征的基础上，利用LSTM网络对序列数据进行建模和预测，适用于多种领域，比如自然语言处理、语音识别、视频帧分类等。在自然语言处理领域，CNN-LSTM常被用于文本分类、情感分析等任务。

相关问题

cnn-lstm时间序列预测MATLAB代码

### 使用CNN-LSTM进行时间序列预测的MATLAB代码

#### 数据准备与预处理
为了有效利用CNN-LSTM模型进行时间序列预测，在MATLAB中首先要准备好合适的数据集并对其进行必要的预处理操作。这通常涉及读取原始数据文件、标准化数值范围以及创建适合输入到神经网络的时间窗口。

% 加载样本数据集
data = readtable('time_series_data.csv'); % 假设CSV文件名为'time_series_data.csv'
values = data{:, 2:end};                   % 提取除日期外的所有列作为特征值
numTimeStepsTrain = floor(0.9 * height(values)); % 训练集占总长度90%
dataTrain = values(1:numTimeStepsTrain, :);
dataTest = values(numTimeStepsTrain+1:end, :);

% 归一化处理
mu = mean(dataTrain); sigma = std(dataTrain);
dataTrainStandardized = (dataTrain - mu) / sigma;
dataTestStandardized = (dataTest - mu) / sigma;

% 创建时序窗口
sequenceLength = 5;                        % 定义过去多少个时刻用于预测下一个时刻
XTrain = [];
YTrain = [];

for i=1:(length(dataTrainStandardized)-sequenceLength)
    XTrain(:, :, i) = dataTrainStandardized(i:i+(sequenceLength-1), :)';
    YTrain(i, :) = dataTrainStandardized((i+sequenceLength), :)';
end

#### 构建CNN-LSTM模型结构
接下来定义一个融合了卷积层和LSTM单元的深层架构来提取空间与时域上的模式信息，并通过全连接层输出最终的结果向量。这里还加入了Dropout防止过拟合现象的发生。

layers = [
    sequenceInputLayer(sequenceLength,'Name','input')
    
    bilstmLayer(64,'OutputMode','last','Name','bilstm')     % 双向LSTM
    
    fullyConnectedLayer(32,'Name','fc1')
    reluLayer('Name','relu1')
    dropoutLayer(0.2,'Name','drop1')

    convolution2dLayer([1 1],16,'Padding','same','Name','conv1')
    batchNormalizationLayer('Name','bn_conv1')
    reluLayer('Name','actv_conv1')

    lstmLayer(64,'OutputMode','last','Name','lstm')         % LSTM 层
    
    attentionLayer('NumHeads',8,'Name','attention')        % 添加注意力机制
   
    fullyConnectedLayer(size(YTrain,2),'Name','fc_final')
];

注意上述`attentionLayer()`并非内置函数，需自行编写或查找第三方库支持；此处仅示意说明整体框架设计思路[^2]。

#### 设置训练选项并启动训练过程
配置好优化算法参数之后就可以调用trainNetwork命令正式开启模型的学习阶段了。期间可以监控损失变化情况以便及时调整超参设定直至获得满意的性能表现为止。

options = trainingOptions('adam',...
    'MaxEpochs',100,...
    'MiniBatchSize',20,...

    'InitialLearnRate',0.005,...
    'GradientThreshold',1,...

    'Verbose',false,...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

#### 预测新数据并与真实值对比分析
完成训练后即可基于测试集中未见过的新实例来进行预报工作。最后记得反变换回原尺度再做可视化呈现便于直观理解两者之间的差异程度。

YPred = predict(net,XTest);
YPred = YPred .* sigma + mu;

figure;
plot(dataTest,"LineWidth",2);
hold on;
plot(timestepsTest, YPred, '-o',"MarkerFaceColor","none");
legend(["True Values" "Predicted"])
title("Forecast vs Actual Value")
xlabel("Timestep"); ylabel("Value");
grid on;

查找利用二维卷积神经网络进行时间序列预测的项目

以下是几个利用二维卷积神经网络进行时间序列预测的项目：

1. "Convolutional Neural Networks for Time Series Prediction"（2018）：这篇论文探讨了如何使用二维卷积神经网络（CNN）来预测时间序列。作者将时间序列数据转换为图像形式，然后使用CNN对其进行处理。在多个实验中，作者展示了CNN在时间序列预测方面的有效性。

2. "Deep Learning for Time Series Forecasting: A Comparative Review"（2019）：这篇论文比较了使用不同深度学习方法进行时间序列预测的效果。其中包括使用二维卷积神经网络的方法。作者发现，使用CNN可以在一些时间序列数据集上比其他方法表现更好。

3. "Bidirectional Convolutional LSTM for Multivariate Time Series Prediction"（2018）：这篇论文提出了一种使用双向卷积长短期记忆神经网络（Bi-ConvLSTM）进行多元时间序列预测的方法。作者将时间序列数据转换为图像形式，并使用Bi-ConvLSTM对其进行处理。实验结果表明，这种方法可以有效地预测多元时间序列。

4. "Predicting Time Series with Convolutional Neural Networks"（2015）：这篇论文提出了使用CNN进行时间序列预测的方法，并在多个实验中展示了其有效性。作者将时间序列数据转换为图像形式，并使用CNN对其进行处理。他们还提出了一种新的方法，即使用多个CNN对时间序列数据进行处理，并将它们的输出合并以获得更好的预测结果。

这些项目可以作为参考，了解如何使用二维卷积神经网络进行时间序列预测，并了解相关研究的最新进展。