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LST...

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-长短期记忆网络的多变量回归预测是数据科学中的一个重要领域，它涉及到机器学习模型的设计与应用，特别是当处理多维输入数据以预测单一连续输出时。CNN-LSTM模型结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的特点，利用CNN对输入数据进行特征提取和降维，然后利用LSTM的序列建模能力进行时间序列分析或序列预测。 在多变量回归预测的实际应用中，这种结合CNN和LSTM的网络架构能够处理非线性和复杂的时序关系，适用于股票价格预测、天气预测、交通流量预测等场景。由于这种模型能捕获数据中的时空特征，它在图像与时间序列结合的任务中表现出色。 本文件包含了详细的Matlab代码实现，名为CNN_LSTMNN.m的主文件和一个名为data的文件夹，其中包含了进行多变量回归预测所需的数据。此程序是为Matlab2020b或更高版本设计的，并且所有代码都经过了验证，确保可以正常运行。用户只需将数据替换为自己的数据集，即可开始使用程序进行预测。 此外，文件中还包含了一些辅助文档和文本文件，如“多变量回归预测在实际数据分析中的应用.txt”、“多变量回归预测技术详解在飞速发展的.doc”、“多变量回归预测在大数据时代的实践.txt”以及“多变量回归预测在数字化时代中的实战.txt”，这些文件进一步阐述了CNN-LSTM多变量回归预测模型的原理、应用场景以及实践案例。 在当前的大数据分析领域，这种多变量回归预测技术是理解复杂系统动态的关键工具。对于数据分析者、研究人员和工程师来说，掌握CNN-LSTM模型的构建和应用是一项重要的技能，有助于他们在各自的工作中提升预测的准确性和效率。 此外，根据文件列表，似乎还包含了若干图片文件，这些图片可能是为了说明模型结构、预测结果或相关概念而设计的。在学术论文或技术报告中，图像和图表是传达复杂信息的有效工具，有助于读者更好地理解文本内容。 无论是在科研还是工业界，CNN-LSTM多变量回归预测都展现出了巨大的潜力，它不仅推动了机器学习技术的发展，也为各行各业的数据分析提供了更为强大的工具。随着数据量的增长和技术的不断进步，这类预测方法将会在未来发挥更加重要的作用。