MATLAB实现CNN-LSTM神经网络的多输入回归预测案例

资源摘要信息:"本资源包含了在MATLAB环境下实现CNN-LSTM神经网络用于多输入回归预测的完整源码和数据。CNN-LSTM是一种结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的深度学习架构，它能够处理和预测序列数据。在这个应用场景中，CNN-LSTM被用来处理具有12个特征作为输入，预测1个变量作为输出的多输入回归问题。该资源需要在MATLAB 2020b或更高版本的环境中运行。 以下是针对各个文件名称的具体知识点说明： ***N-LSTM多元回归预测.docx： 这份文档可能包含了关于CNN-LSTM神经网络在MATLAB中实现多输入回归预测的详细介绍和步骤说明。内容可能涵盖神经网络的理论基础、CNN-LSTM架构的工作原理、数据预处理的方法、网络训练的参数设置、模型评估的指标以及结果分析等。读者可以通过这份文档来了解整个项目的设计思路和实现细节。 ***N_LSTMNN.m： 这是一个MATLAB脚本文件，包含CNN-LSTM神经网络的实现代码。源码详细展示了如何构建和训练一个CNN-LSTM模型，包括模型的定义、参数初始化、数据加载、前向传播和反向传播的实现等。此脚本允许用户直接在MATLAB环境中运行以复现结果或用于自己的数据集上。 ***NLSTM1.png、CNNLSTM3.png、CNNLSTM2.png： 这些图像文件可能展示了模型结构、训练过程中的损失函数变化曲线或者预测结果的可视化。通过这些图片，用户可以直观地了解模型的构建情况，监控训练过程中的性能变化，以及评估模型预测的准确度。 4. data.xlsx： 这是一个包含数据集的Excel文件，其中包含了用于训练和测试CNN-LSTM神经网络的多输入回归数据。该文件应该包含12个输入特征列和至少1个输出变量列。数据需要进行适当的预处理，例如归一化，以便将其输入到神经网络中。 总结来说，该资源为研究者或工程师提供了一个可以实际操作的CNN-LSTM神经网络多输入回归预测的项目实例，涵盖了从理论知识到实际应用的全过程。通过这些材料，用户能够学习如何利用MATLAB的强大计算能力来构建复杂的深度学习模型，以及如何处理和分析多输入回归预测问题。"