Matlab实现CNN-LSTM组合模型进行回归预测

资源摘要信息:"Matlab CNN-LSTM回归预测是一种利用深度学习技术进行时间序列预测的方法，结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）两种强大的神经网络模型。CNN擅长提取数据中的空间特征，而LSTM则擅长处理序列数据，记忆长期依赖关系。将两者结合，可以构建一个既能够捕捉数据的空间特征又能够理解数据时间序列特性的强大预测模型。 在资源描述中提到的模型可以预测未来，这说明该模型被应用于时间序列预测任务，这类任务常见于股票价格预测、天气预测、能源需求预测等。在预测未来时，模型需要能够识别和学习输入数据中的时间依赖模式，这对于准确预测至关重要。 资源中提供的测试数据集使得该模型不仅是一个理论上的概念，而是可以直接运行和验证的实用工具。通过替换数据集，用户可以根据自己的需求进行预测任务。此外，资源中还包含了预测图像和评价指标，这为评估模型的预测性能提供了直观的参考，评价指标如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等可以衡量模型预测的准确性。 该资源的标签为"matlab", "cnn", "lstm", "回归", "神经网络"，说明了其开发环境、使用的模型类型、预测任务的性质以及涉及的核心技术。Matlab作为一种高级的数学计算和可视化软件，它提供的工具箱非常适合于进行复杂的数学运算、数据分析和算法开发，特别适合于数据科学和机器学习任务，包括深度学习。 综合以上信息，该资源为研究者和工程师提供了一种高效的工具，以实现基于深度学习的时间序列预测。无论是学术研究还是工业应用，该资源都能够提供一个很好的起点，帮助用户快速构建和评估自己的预测模型。"