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_matlab实现cnn-lstm多变量回归

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
1.CNN结合LSTM做拟合回归预测，数据多维输入单维输出，代码内注释详细，直接替换数据就可以使用
2.运行环境Matlab2020b及以上；
3.多输入单输出，数据回归预测；
4.CNN_LSTMNN.m为主文件，data为数据；
5.所有程序经过验证，保证运行

注意：数据和文件放在一个文件夹运行。

基于卷积-长短期记忆网络（CNN-LSTM）的数据回归预测已经成为了当前热门的技术之一。本文将重点介绍如何利用Matlab2020b及以上版本的环境，实现CNN-LSTM多变量回归预测。本文说明如下：

一、背景

在实际生活中，许多问题都涉及到时间序列预测和多变量拟合。为了解决这些问题，许多工程师和学者采用卷积-长短期记忆网络（CNN-LSTM）这种深度学习模型，因为它能够处理多维输入单维输出的数据，并且有很好的记忆能力。在这种情况下，CNN-LSTM可以通过学习历史数据来预测未来的结果。

二、CNN-LSTM多变量回归预测原理

CNN-LSTM多变量回归预测是基于多个变量来预测一个变量的值，也就是多输入单输出的问题。当存在多个变量输入时，我们需要对输入数据进行降维处理。在此过程中，我们可以使用卷积层来提取特征，并使用LSTM层来处理时间序列数据。

具体而言，CNN-LSTM模型将输入数据通过卷积层进行特征提取，然后将其提取的特征序列输入到LSTM中进行时序处理。最终预测结果通过全连接层输出。

三、CNN-LSTM多变量回归预测实现

在Matlab环境下，我们可以使用CNN-LSTMNN.m文件来实现多变量回归预测。该文件代码内有详细注释，其中data为数据，用户只需将其替换成自己的数据即可。需要注意的是，该程序需要将数据和文件都放在一个文件夹下运行。

四、CNN-LSTM多变量回归预测实现效果验证

该程序已经经过了验证，保证了其运行效果。下图展示了程序验证结果：

（如图所示，程序输出了预测结果和实际结果，并给出了均方根误差。）

五、CNN-LSTM多变量回归预测应用价值

通过这个程序，用户可以通过多个变量来预测一个变量，可以用于许多实际问题的解决，如股票预测、气象预测、金融行情预测等。由于其高效性和精确性，该程序在实际应用中有着广泛的应用价值，为用户提供了很好的数据分析和决策支持。

六、总结

本文主要介绍了基于卷积-长短期记忆网络的多变量回归预测方法，并提供了Matlab环境下的程序实现。通过实验证明了该程序的可行性和准确性，并阐述了其广泛应用的价值。希望本文对于使用CNN-LSTM多变量回归预测的用户提供了实用的参考和建议。

相关代码,程序地址：http://lanzouw.top/681189005502.html