分类预测 | MATLAB实现CNN-LSTM(卷积长短期记忆神经网络)多特征分类预测_matlab cnn+lstm

分类预测 | MATLAB实现CNN-LSTM(卷积长短期记忆神经网络)多特征分类预测

预测效果

基本介绍

本次运行测试环境MATLAB2020b
总体而言，CNN用作特征(融合)提取，然后将输出的feature映射为序列向量输入到LSTM当中。

模型描述

• 长短期记忆神经网络(LSTM)是一种特殊循环神经网络(RNN)，在RNN的基础上引入了门控单元系统，采用输入门、遗忘门和输出门对信息进行选择性控制，适当遗忘历史信息并依据新信息更新细胞状态。
  
  
• CNN模型对输入数据进行逐层卷积和池化操作，主要由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。
• 与LSTM模型的构建类似，也需要将数据生成为堆叠数据类型，同时还在输入矩阵中添加了各变量为额外的输入向量。

程序设计

• 完整源码和数据下载：MATLAB实现CNN-LSTM(卷积长短期记忆神经网络)多特征分类预测

%% CNNLSTM训练选项
% 批处理样本
miniBatchSize =10;
% 最大迭代次数
MaxEpochs = 100;
% 学习率
learningrate = 0.005;
% 一些参数调整
if gpuDeviceCount>0
    mydevice = 'gpu';
else
    mydevice = 'cpu';
end
    options = trainingOptions( 'adam', ...
        'MaxEpochs',100, ...
        'MiniBatchSize',miniBatchSize,...
        'GradientThreshold',1, ...
        'InitialLearnRate',learningrate, ...
        'LearnRateSchedule','piecewise', ...
        'LearnRateDropPeriod',20, ...
        'LearnRateDropFactor',0.8, ...
        'L2Regularization',1e-3,...
        'Verbose',false, ...
        'ExecutionEnvironment',mydevice,...
        'Plots','training-progress');
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参考资料

[1] 郭思涵. 基于改进循环神经网络的比特币价格预测及交易策略研究[D]: [硕士学位论文]. 上海: 上海师范大学, 2021.
[2] 张宁, 方靖雯, 赵雨宣. 基于LSTM混合模型的比特币价格预测[J]. 计算机科学, 2021, 48(S2): 39-45.
[3] 曹超凡, 罗泽南, 谢佳鑫, 李路. MDT-CNN-LSTM模型的股价预测研究[J]. 计算机工程与应用, 2022, 58(5): 280-286.