多元回归分析：基于CNN-LSTM的多输入单输出预测模型及Matlab代码实现

多元回归分析：基于CNN-LSTM的多输入单输出预测模型及Matlab代码实现

在本篇文章中，我们将介绍如何使用卷积长短期记忆神经网络（CNN-LSTM）进行多元回归分析，并提供相应的Matlab代码实现。该模型可以用于处理多个输入变量，并预测一个输出变量的值。我们将详细解释CNN-LSTM模型的原理，并提供一个示例，以便读者能够理解如何应用该模型进行预测任务。

1. CNN-LSTM模型简介
   CNN-LSTM模型是一种结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）的混合模型。CNN主要用于提取输入数据的空间特征，而LSTM则用于捕捉时间依赖性。这种结合可以有效地处理具有空间和时间相关性的数据。

2. 模型架构
   CNN-LSTM模型由两个主要部分组成：卷积层和LSTM层。卷积层用于提取输入数据的特征，而LSTM层则用于学习时间序列中的模式。

以下是一个简化的CNN-LSTM模型架构示例：

model = Sequential();
model.