基于MATLAB优化的CNN-LSTM时间序列预测

基于MATLAB优化的CNN-LSTM时间序列预测

在时间序列预测中，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）是广泛应用的两种深度学习模型。本文将介绍如何使用MATLAB进行CNN-LSTM时间序列预测，并通过对模型进行优化来提高预测性能。

首先，我们需要加载和准备数据集。假设我们有一个包含多个时间步的时间序列数据集，每个时间步都有多个特征。可以使用MATLAB的内置函数csvread或者xlsread读取数据集文件，并将其转换为适合输入CNN-LSTM模型的格式。为了方便起见，我们将数据集分为训练集和测试集。

% 加载和准备数据集
data = csvread('dataset.csv'); % 替换为你的数据集文件路径
train_ratio <