基于MATLAB优化的CNN-LSTM时间序列预测

最新推荐文章于 2024-09-25 09:51:18 发布
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本文详细介绍了如何使用MATLAB构建和优化CNN-LSTM模型进行时间序列预测。从数据预处理到模型定义，再到训练、评估和超参数调整，展示了通过数据归一化和超参数优化提升模型性能的方法。

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 = 0.8
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