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  目录

【Matlab】BP 神经网络回归预测算法

【Matlab】CNN-LSTM回归预测 卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型

【Matlab】CNN卷积神经网络回归预测算法

【Matlab】ELM极限学习机回归预测算法

【Matlab】基于遗传算法优化BP神经网络 (GA-BP)的数据回归预测

【Matlab】LSSVM最小二乘支持向量机回归预测算法

【Matlab】LSTM长短期记忆神经网络回归预测算法

【Matlab】PLS偏最小二乘法回归预测算法

【Matlab】PSO-BP 基于粒子群算法优化BP神经网络的数据回归预测

【Matlab】RBF径向基神经网络回归预测算法

【Matlab】RF随机森林回归预测算法

【Matlab】SVM支持向量机回归预测算法

一，概述

        CNN-LSTM神经网络模型是一种结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）的混合模型。这种模型常用于处理序列数据，如文本、语音和时间序列数据等。

        CNN-LSTM模型的基本结构是将CNN用于提取输入数据的局部特征，然后将这些特征序列输入到LSTM中进行序列建模和预测。CNN主要用于捕捉输入数据的空间局部特征，通过卷积层和池化层来提取特征。而LSTM则用于处理序列数据的时序关系，通过记忆单元和门控机制来捕捉长期依赖关系。

        在CNN-LSTM模型中，CNN部分通常用于提取输入数据的局部特征，例如在文本分类任务中，CNN可以用于提取句子中的词语特征。然后，这些特征序列会被输入到LSTM中，LSTM会根据序列的时序关系进行建模和预测。最后，通过全连接层或其他分类器对LSTM的输出进行分类或回归。

        CNN-LSTM模型的优点是能够同时捕捉输入数据的局部特征和时序关系，适用于处理序列数据中的长期依赖关系。它在文本分类、情感分析、语音识别和视频分析等任务中取得了很好的效果。

二，代码

代码中文注释非常清晰，按照示例数据修改格式，替换数据集即可运行，数据集为excel。

部分代码如下：

%% CNN-LSTM多变量回归预测
%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  划分训练集和测试集
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
temp = randperm(num_res);%需改为你的数据集数
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例（可调）
res = res(randperm(num_res), :); 
mid_res= num_res*num_size
P_train = res(temp(1: mid_res), 1: end-1)';
T_train = res(temp(1: mid_res), end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(mid_res: end), 1: end-1)';
T_test = res(temp(mid_res: end), end)';
N = size(P_test, 2);
%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
%%  创建元胞或向量，长度为训练集大小；
XrTrain = cell(size(p_train,2),1);
YrTrain = zeros(size(t_train,2),1);
for i=1:size(p_train,2)
    XrTrain{i,1} = p_train(:,i);
    YrTrain(i,1) = t_train(:,i);
end
% 创建元胞或向量，长度为测试集大小；
XrTest = cell(size(p_test,2),1);
YrTest = zeros(size(t_test ,2),1);
for i=1:size(p_test,2)
    XrTest{i,1} = p_test(:,i);
    YrTest(i,1) = t_test (:,i);
end

%% 创建混合CNN-LSTM网络架构
% 输入特征维度
numFeatures  = size(p_train,1);
% 输出特征维度
numResponses = 1;
FiltZise = 10;

......

三，运行结果

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