基于循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）的卷积神经网络实现空调功耗数据回归预测

基于循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）的卷积神经网络实现空调功耗数据回归预测

在本文中，我们将介绍如何使用RNN-LSTM卷积神经网络来预测空调功耗数据。我们将使用Matlab编程语言来实现这个任务。

空调功耗数据回归预测是一项重要的任务，可以帮助我们理解和优化空调系统的能耗。通过预测空调功耗，我们可以更好地调整空调的工作模式，以提高能源利用效率并降低能耗成本。

首先，我们需要准备我们的数据集。数据集应包含空调功耗的时间序列数据以及与之相关的特征，如室内温度、室外温度、湿度等。确保数据集已经进行预处理，如去除异常值、填充缺失值等。

接下来，我们将使用Matlab中的Neural Network Toolbox来构建RNN-LSTM卷积神经网络模型。以下是一个示例代码，展示了如何构建和训练模型：

% 导入数据集
data = csvread('power_consumption.csv');
X =