基于Matlab的CNN-LSTM时间序列分类预测实现

内容概要：本文详细介绍了如何利用Matlab实现卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)相结合的时间序列分类预测。首先，通过生成随机数据并进行预处理，如标准化和划分训练集与测试集。然后，构建了一个由一维卷积层、批规范化层、ReLU激活函数、最大池化层以及LSTM层组成的深度学习模型。训练阶段采用Adam优化器，并设置了动态学习率调度机制以提高收敛速度。最后，通过对测试集进行评估，展示了模型的性能指标，如准确率和F1分数。此外，还讨论了一些常见的优化技巧，如梯度裁剪、双向LSTM的应用等。 适合人群：对时间序列数据分析感兴趣的科研人员、工程师及学生，尤其是熟悉Matlab编程环境并对深度学习有一定了解的人群。 使用场景及目标：适用于需要处理带有时空特性的时间序列数据的任务，如金融交易预测、医疗健康监测、工业设备故障诊断等领域。主要目标是通过结合CNN的空间特征提取能力和LSTM的时间依赖性捕捉能力，提升分类预测的准确性。 其他说明：文中提供了完整的代码示例，便于读者理解和复现实验结果。同时强调了数据预处理的重要性，并给出了避免常见错误的具体建议。