请给我写LSTM时间序列预测和CNN相结合的MATLAB程序
时间: 2024-03-21 12:41:32 浏览: 21
好的,下面是一个简单的 LSTM 时间序列预测和 CNN 相结合的 MATLAB 程序:
```matlab
% 加载数据
data = load('data.mat');
X = data.X;
Y = data.Y;
% 将数据集划分为训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
[trainInd,testInd] = dividerand(size(X,2),train_ratio,1-train_ratio);
train_x = X(:,trainInd);
train_y = Y(:,trainInd);
test_x = X(:,testInd);
test_y = Y(:,testInd);
% 定义 CNN-LSTM 网络模型
numFeatures = size(train_x,1);
numResponses = size(train_y,1);
numHiddenUnits = 200;
layers = [
sequenceInputLayer(numFeatures)
convolution2dLayer([1,5],20)
lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
fullyConnectedLayer(numResponses)
regressionLayer];
% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',100, ...
'MiniBatchSize',32, ...
'SequenceLength','longest', ...
'Shuffle','never', ...
'Verbose',0);
% 训练 CNN-LSTM 网络
net = trainNetwork(train_x,train_y,layers,options);
% 对测试集进行预测
YPred = predict(net,test_x);
% 绘制预测结果和实际结果的对比图
figure
plot(test_y)
hold on
plot(YPred)
legend({'真实值','预测值'},'FontSize',14)
ylabel('数值')
xlabel('时间')
title('CNN-LSTM 时间序列预测')
```
请注意,这只是一个简单的 CNN-LSTM 时间序列预测程序,您可能需要根据您的数据进行更改和调整。在这个程序中,我们在 LSTM 层之前添加了一个卷积层。这样做的目的是捕捉时间序列中的局部特征,并将其传递给 LSTM 层,以进一步提高预测性能。