基于CNN-LSTM的时序数据预测算法及matlab实现

基于CNN-LSTM的时序数据预测算法及matlab实现

时序数据预测一直是人工智能领域的一个重要问题，它涉及到经济、医学、交通等各个领域，对于准确地预测未来趋势具有非常重要的意义。过去几年中，机器学习领域发展迅速，其中卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）技术得到了广泛的关注和应用。

在本文中，我们将介绍一种基于CNN-LSTM的时序数据预测算法，并提供相应的matlab代码实现。首先，让我们来了解一下CNN和LSTM的基本原理。

CNN是一种深度学习模型，它专注于处理具有网格结构的数据，如图像。CNN通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过一系列的卷积核对输入数据进行卷积操作，提取出数据中的特征信息。池化层则通过对数据进行下采样来降低卷积层输出的空间维度，从而减小模型计算量。全连接层则将卷积和池化操作后的数据传递给输出层，得到最终的预测结果。

LSTM是一种循环神经网络，专门用于处理序列数据。它可以识别和处理序列数据中的长期依赖信息，并将其存储为内部状态。LSTM由一个当前状态、一个输入门、一个遗忘门和一个输出门组成。当前状态通过遗忘门和输入门的调节而不断更新，最终输出由输出门决定。

基于CNN-LSTM的时序数据预测算法通常采用以下步骤：

1. 通过卷积层对原始输入序列进行特征提取。
2. 将卷积层输出的特征序列作为LSTM的输入，通过LSTM模型对数据进行处理。
3. 最后，通过全连接层将LSTM输出映射为预测结果。

接下来，我们将通过一个实例来演示如何使用CNN-LSTM模型实现时序数据预测。

首先，我们需要准备相关数据。在本例中，我们将使用matlab自带的"