MATLAB代码实现CNN-LSTM时间序列预测与评价

资源摘要信息:"本资源为一个使用卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）相结合的深度学习模型，用于时间序列预测，并提供了完整的MATLAB代码实现。该模型适用于需要处理复杂、动态数据的场景，例如金融市场的价格预测、气象数据预测等。代码中使用了多种评价指标来衡量模型的性能，包括R²（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）。通过这些指标，可以全面评估模型预测的准确性、稳定性和可靠性。 R²是衡量模型预测能力的一个指标，它的值越接近1，说明模型解释的方差越大，拟合效果越好。MAE是平均绝对误差，它衡量了预测值与实际值之间误差的绝对值的平均数，数值越小表示模型的预测误差越小。MSE则是所有单个预测误差的平方的平均值，相对于MAE，MSE对大误差的惩罚更大，因此更能反映出预测结果的波动性。RMSE是MSE的平方根，同样可以反映预测误差的大小，但它有相同的单位，便于理解。MAPE是实际值与预测值差的绝对值与实际值的百分比，用于衡量预测值与实际值的相对误差大小。 本资源的代码文件列表包含以下几个文件： 1. initialization.m：此文件可能包含了模型初始化的代码，包括参数设定、权重初始化等步骤。 2. fical.m：根据描述，这个文件的功能不明确，可能是一个自定义函数，用于完成特定的计算或数据处理任务。 3. calculateE.m：此文件顾名思义，可能是用于计算模型评价指标的代码。 4. data_process.m：此文件很可能包含了数据预处理、特征提取以及数据加载等功能。 5. windspeed.xls：这是一个Excel格式的数据文件，可能包含了用于训练和测试模型的时间序列数据。 ***N_LSTM.m：这是主函数或主脚本文件，用于调用其他函数，执行整个时间序列预测的流程。 该资源适合那些想要学习如何结合CNN和LSTM进行时间序列分析的开发者，以及需要进行此类预测项目的研究人员。通过学习和应用该代码，用户可以加深对深度学习模型构建和时间序列预测的理解，同时可以将数据替换为自己的数据集，来解决实际问题。" 知识点： 1. 卷积神经网络（CNN）：一种深度学习模型，主要用于处理图像数据，但在时间序列预测中也有应用，可以捕捉数据的局部特征。 2. 长短期记忆网络（LSTM）：一种特殊的循环神经网络（RNN），擅长处理和预测时间序列数据中的长期依赖关系。 3. 时间序列预测：通过分析历史数据序列预测未来数据点的过程，常用于金融市场分析、天气预测等领域。 4. MATLAB：一种高性能数值计算和可视化软件，广泛用于工程计算、数据分析和算法开发。 5. R²（决定系数）：衡量回归模型预测能力的统计指标，其值越接近1，表示模型对数据的解释能力越强。 6. MAE（平均绝对误差）：评价预测模型性能的一个指标，反映了预测值与实际值之间误差的绝对值的平均数。 7. MSE（均方误差）：预测误差的平方的平均值，用来衡量模型预测值与实际值的差异，对大误差更加敏感。 8. RMSE（均方根误差）：MSE的平方根，提供了误差的度量标准，具有与原始数据相同的量纲，便于解释。 9. MAPE（平均绝对百分比误差）：用于衡量预测值和实际值之间差异的百分比，可以反映出相对误差的大小。 10. 数据预处理：在模型训练之前，对原始数据进行清洗、格式化、特征提取等操作，以提高模型训练的有效性和准确性。