Matlab实现CNN-LSTM多变量数据回归预测技术详解

资源摘要信息:"CNN-LSTM多变量回归预测（Matlab） 基于卷积-长短期记忆网络（CNN-LSTM）的数据回归预测技术，本资料主要介绍了一种结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行多变量回归预测的方法。CNN擅长捕捉空间特征，而LSTM则在处理时间序列数据方面表现出色。将两者结合，CNN-LSTM模型能够有效利用时间序列数据中的空间和时间特征，从而提高回归预测的准确性。 ***N结合LSTM进行拟合回归预测 本方法使用多维输入数据，并预测单维输出值。在代码中提供了详细的注释，用户可以轻松地替换数据集，直接使用代码进行预测。 2. 运行环境要求 本程序需要在Matlab 2020b或更新版本的环境中运行。Matlab作为一个强大的数值计算和可视化平台，为进行复杂的数据分析和算法实现提供了良好的环境。 3. 多输入单输出的回归预测 本方法适用于多输入变量与单个输出变量的回归问题。在实际应用中，这种预测模型非常适合处理具有多个影响因素的预测任务，例如金融市场分析、天气预报等。 4. 程序文件说明 主文件名为CNN_LSTMNN.m，其中包含了主要的数据处理和模型训练过程。此外，还包含一个名为data的文件夹，用于存放用于训练和测试模型的数据集。所有程序代码都经过验证，确保可以正常运行。 5. 注意事项 用户需要将数据和程序文件放置在同一文件夹内，以便正确运行程序。文件夹中可能还包含相关的技术文档和图片，以帮助理解CNN-LSTM模型的构建和应用。 标签信息： 本资料主要涉及的技术关键词包括matlab、cnn、网络、lstm。Matlab是实现本方法的主要工具，CNN和LSTM是构成模型的两种关键神经网络技术。 文件名称列表信息： - 多变量回归预测摘要在实际数据分析和预测中多变量.doc：可能包含了对多变量回归预测在数据分析和预测中应用的描述。 - 多变量回归预测基于卷积长短期.html：可能提供了基于CNN-LSTM模型预测的详细说明或示例。 - 3.jpg、1.jpg、2.jpg：这些图片文件可能包含了图表、模型架构或其他与预测相关的视觉辅助材料。 - 多变量回归预测摘要本文介绍了一.txt：可能包含了对多变量回归预测方法的简单介绍或摘要。 - 多变量回归预测深度技术解析一引言随着大数据时.txt：这部分文档可能探讨了大数据背景下的多变量回归预测技术的发展和趋势。 - 多变量回归预测实战在快速发展的数字化.txt：文档可能描述了多变量回归预测在数字化发展中的实际应用和案例。 - 多变量回归预测技术详解在飞速发展.txt：文档可能详细解析了多变量回归预测技术的各个方面，包括理论基础和实际应用。 - 多变量回归预测摘要本文介绍了一种基于卷积长短期.txt：文档可能包含了对CNN-LSTM模型在多变量回归预测应用的介绍。 综合上述信息，本资料是关于如何使用Matlab实现基于CNN和LSTM的多变量回归预测技术的全面指南，包括了实现方法、代码文件、数据处理、模型训练以及实际应用案例。对于需要进行复杂数据回归分析的研究人员和工程师来说，本资料是一个宝贵的资源。"