【LSTM时序预测】基于卷积神经网络结合长短时记忆CNN-LSTM实现时序数据预测附matlab代码

最新推荐文章于 2025-05-19 13:09:26 发布
最新推荐文章于 2025-05-19 13:09:26 发布
阅读量678 收藏 3
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习组合优化系列matlab完整代码 文章标签： lstm cnn matlab
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_dingdang/article/details/128546632
文章研究了高速铁路线路的风速风向预测，利用WindLog传感器数据训练LSTM模型进行1-10分钟的超短期预测。通过对比单变量和双变量输入，优化模型采用了LSTM与CNN结合的方式，LSTM捕捉时间序列特征，CNN提取深层数据特征，以提高预测准确性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法  神经网络预测 雷达通信  无线传感器

信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机  电力系统

⛄ 内容介绍

随着高速铁路动车组运行速度的不断提高，大风对高速列车运行造成的影响开始被人们所重视。高速列车在行驶过程中极易受到强风的影响，从而产生较大的俯仰力矩，造成行车事故。在地理位置或环境特殊的路段，车体周围风场发生变化，导致气动力显著改变，增加了列车脱轨、倾覆的可能性。因此，对于高速铁路线路周边大风天气的预测有着重要的意义。　　本文研究了高速铁路线路风速风向短时局地预测方法，搭建风速风向超前预测模型，使用由WindLog风速风向传感器获得的数据对于模型进行训练，并进行风速风向超前1min、5min、10min的超短期预测。　　为了实现风速风向超前预测，构建了基于LSTM长短时记忆网络的预测模型，对数据进行预处理，设置合理的学习步长，建立双层LSTM网络结构，获取历史步长内的数据特征，进行超前预测。以单变量与双变量为数据输入，比较LSTM模型预测性能的优劣。　　对风速超前预测模型进行优化，基于CNN卷积神经网络搭建预测模型，叠加多个CNN卷积模块，提取深层的风速数据特征。结合LSTM长短时记忆网络与CNN卷积神经网络，构建双层LSTM与双层CNN卷积层相叠加的预测模型，LSTM学习数据的时序特征，CNN学习数据的局部深层特征，用改进的优化模型进行风速预测。

⛄ 部分代码

function Positions = initialization(SearchAgents_no, dim, ub, lb)

%%  初始化

%%  待优化参数个数

Boundary_no = size(ub, 2); 

%%  若待优化参数个数为1

if Boundary_no == 1

    Positions = rand(SearchAgents_no, dim) .* (ub - lb) + lb;

end

%%  如果存在多个输入边界个数

if Boundary_no > 1

    for i = 1 : dim

        ub_i = ub(i);

        lb_i = lb(i);

        Positions(:, i) = rand(SearchAgents_no, 1) .* (ub_i - lb_i) + lb_i;

    end

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]魏昱洲. 高铁线路风速风向短时局地预测方法研究[D]. 北京交通大学, 2019.

⛄ 完整代码

❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

 

【LSTM回归预测】卷积神经网络结合长短记忆网络CNN-LSTM风电功率回归预测（多输入单输出）【含Matlab源码 3053期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
08-30 488
卷积神经网络结合长短记忆网络CNN-LSTM风电功率回归预测（多输入单输出） 完整代码和数据，方可运行；数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
时序预测 - MATLAB实现CNN(卷积神经网络)时间序列预测（完整源码和数据）
05-25
时序预测 | MATLAB实现CNN(卷积神经网络)时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。
【LSTM分类】基于卷积神经网络结合长短时记忆LSTM实现数据分类含Matlab源码
qq_59747472的博客
02-16 554
一种基于长短时记忆网络和卷积神经网络的文本分类方法,首先,利用词向量将输入文本进行向量表示,通过三层CNN提取文本的局部特征,进而整合出全文语义,同时,使用LSTM存储文本序列中历史信息的特征,以获取文本的上下文依赖关系,其次,将输入向量分别与各层CNN的输出相融合,缓解深层神经网络中层与层之间特征传递时出现的特征丢失问题.本发明适用于文本分类,具有运行效率高,运行时间短的优点,解决了传统分类技术在处理复杂抽象和上下文的强相关性文本时的缺陷.
从零开始用Python实现CNN、LSTM和神经网络
最新发布
weixin_31569663的博客
05-19 789
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构的数据，例如图像。其设计受到生物视觉感知机制的启发，通过模拟人类视觉系统，CNN能够自动并有效地从图像中提取特征。CNN的多层次结构使其在图像识别、分类和检测任务中表现出色。长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），专为解决传统RNN在处理长期依赖问题时的困难而设计。
MATLAB实现CNN-LSTM神经网络多输入回归预测（完整源码和数据）
10-24
MATLAB实现CNN-LSTM神经网络多输入回归预测（完整源码和数据） CNN-LSTM神经网络，卷积长短期记忆神经网络多输入回归预测 数据为多输入回归数据，输入12个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2020b及以上。
CNN-LSTM Matlab源码，包括原数据
02-10
CNN-LSTM Matlab源码，稳定运行
【LSTM时序预测】基于贝叶斯网络优化CNN-LSTM实现股票价格预测附matlab代码
matlab_dingdang的博客
01-24 654
针对股票价格预测中深度学习算法参数优化效率低,预测准确率差等问题,在长短期记忆网络算法(LSTM)的基础上提出一种基于贝叶斯优化的CNN-LSTM算法.利用CNN提取特征，利用长短期记忆网络对股票数据进行时间序列预测,并运用贝叶斯优化算法对长短期记忆网络的超参数进行迭代优化.利用公开数据集对算法进行验证,结果表明,相较于其他算法,优化后的算法在优化参数,提高预测准确率方面有明显改善，在股票时间序列预测的实证性研究中表明,比传统BP模型在预测精度上提高12.81%.
【LSTM时序预测】基于卷积神经网络结合长短时记忆CNN-LSTM实现时序数据预测附matlab代码.rar
10-28
而卷积神经网络（CNN）在图像处理中表现出色，擅长提取空间特征，当它与LSTM结合时，能够有效地从时序数据中提取时空特征，提升预测精度。 本套文件提供的是一套基于CNN与LSTM结合的时序预测模型的Matlab实现代码。...
【LSTM回归预测】基于卷积神经网络结合长短记忆网络CNN-LSTM实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码.rar
10-28
LSTM（长短时记忆网络）和CNN（卷积神经网络）是两种强大的深度学习模型，它们在时间序列预测和特征提取方面表现尤为出色。本项目通过结合CNN和LSTM，提出了一种新型的风电功率预测模型CNN-LSTM，实现了风电功率的多...
基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短记忆CNN-LSTM混合神经网络实现交通流数据预测附Matlab代码.rar
10-28
本文将详细介绍一种结合贝叶斯优化和卷积神经网络以及长短记忆网络（CNN-LSTM）的混合神经网络模型。该模型通过利用CNN的强大特征提取能力和LSTM对时间序列数据的处理优势，能够更准确地预测未来的交通流量。 首先...
注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络CNN-LSTM-Attention实现温度预测附matlab代码.rar
10-28
卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）的结合使用注意力机制进行温度预测是一种先进的深度学习方法。CNN擅长提取空间特征，而LSTM擅长处理时间序列数据。注意力机制的应用可以让网络在处理时序数据时更加聚焦...
MATLAB实现CNN-LSTM时间序列预测（完整源码和数据）
10-14
MATLAB实现CNN-LSTM时间序列预测（完整源码和数据） 卷积长短期记忆神经网络时间序列预测，数据为单变量时间序列数据， 运行环境MATLAB2020b及以上。
matlab精度检验代码-lstm-qrs-detector:基于CNN-LSTM的QRS检测器，用于ECG信号
05-22
matlab精度检验代码lstm-qrs-检测器 基于CNN-LSTM的QRS检测器，用于ECG信号 该项目为ECG信号实现了基于深度学习的QRS检测器。 具体而言，使用了混合CNN-LSTM模型。 在测试集上，该模型的f1为0.79，准确度为0.95。 要正确理解这一点，请使用以下模型： #first CNN model = Sequential() model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=5,\npadding='same', input_shape=X_train.shape[1:])) model.add(Activation('relu')) model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(1, 4))) model.add(Dropout(0.25)) #second CNN model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=5,\npadding='same')) model.add(Activation('relu')
MATLAB实现CNN卷积神经网络时间序列预测（完整源码和数据）
10-13
MATLAB实现CNN卷积神经网络时间序列预测（完整源码和数据） 数据为单变量时间序列数据， 运行环境MATLAB2018b及以上， 一种基于cnn的时间序列预测方法，采用确定好的cnn模型对所述分量数据进行预测，得到所述预测时间点对应的预测结果。
cnn源码matlab去噪-SeizurePrediction:一种CNN+LSTM架构，可根据EEG数据预测癫痫发作
06-03
cnn源码matlab去建立癫痫发作预测 该项目使用 CNN + LSTM 架构从 EEG 数据预测癫痫发作。 它将数据分类为 preictal(label = 1) 或 interictal (label = 0)。 可在此处找到用于该项目的数据： 。 该项目有两部分： 预处理： 预处理脚本使用小波变换对 EEG 信号进行去噪，降低采样频率并将 10 分钟片段分成 15 个时间序列。 项目的这部分是用 MATLAB 编写的。 该脚本位于 source/Preprocessing/Preprocess_data.m 下。 CNN + LSTM： 预处理完成后，将使用此数据训练 CNN + LSTM 模型。 架构如下图所示： source/DataGenerator.py 脚本是一个自定义类，用于将数据批量加载到内存中，而不是一次加载整个数据集。 有关该类的更多信息，请参阅脚本中的注释。 注意：要安装使用的 python 库： 下载此存储库。 使用以下命令安装依赖项：pip3 install -r requirements.txt（假设已经安装了 python3 和 pip） sourc
时序预测 - MATLAB实现LSTM时间序列未来多步预测（完整源码和数据）
05-26
时序预测 | MATLAB实现LSTM时间序列未来多步预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上，可以实现未来100个值的预测。
用matlab编写cnn-lstm回归预测程序代码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
10-22 415
用matlab编写cnn-lstm回归预测程序代码
机器学习之MATLAB代码--基于MISO的SSA-CNN-LSTM（八）
weixin_44312889的博客
11-29 1931
机器学习之MATLAB代码--基于MISO的SSA-CNN-LSTM(八)
完整代码CNN-LSTM多变量时间序列预测
qq_41919183的博客
06-03 4365
【代码】完整代码CNN-LSTM多变量时间序列预测。
CNN-lstm时序预测
03-26
### CNN-LSTM 时间序列预测模型概述 CNN-LSTM 是一种结合卷积神经网络 (CNN) 和长短时记忆网络 (LSTM) 的混合架构，能够有效地处理时间序列数据。该模型利用 CNN 提取局部特征的能力以及 LSTM 对长期依赖关系的学习能力，在许多应用领域表现出优越性能。 #### 模型构建方法 在构建 CNN-LSTM 模型时，通常有两种主要方式来组合这两种网络结构： 1. **将 CNN 提取的特征序列作为 LSTM 输入**：先通过一维卷积层提取时间序列的空间特征，再将其传递给 LSTM 层学习时序模式。 2. **嵌入式 ConvLSTM 结构**：直接在 LSTM 单元内部集成卷积操作，从而同时捕获空间和时间维度的信息[^2]。 以下是基于第一种方法的一个典型实现流程： #### Python 代码示例 下面是一个简单的 CNN-LSTM 模型用于时间序列预测的例子，使用 Keras 库完成： ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense, Flatten def build_cnn_lstm_model(input_shape): model = Sequential() # 添加一维卷积层以提取局部特征 model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) # 使用最大池化降采样 # 将三维张量展平成二维矩阵以便输入到 LSTM 中 model.add(Flatten()) model.add(Dense(50, activation='relu')) # 可选全连接层进一步加工特征 # 调整形状为适合 LSTM 输入的形式 model.add(Dense(input_shape[0], activation='relu')) model.add(LSTM(50, activation='relu')) # LSTM 层负责捕捉时序信息 # 输出层定义回归目标 model.add(Dense(1)) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 编译模型并指定优化器与损失函数 return model # 假设我们有长度为 n_steps 的时间步数和单变量序列 n_steps, n_features = 50, 1 model = build_cnn_lstm_model((n_steps, n_features)) model.summary() # 打印模型结构概览 ``` 上述代码片段展示了一个基础版本的 CNN-LSTM 架构，其中 `input_shape` 参数应根据实际数据集调整。此模型适用于单一变量的时间序列预测任务；对于多变量情况，则需相应修改输入尺寸[^1]。 #### 数据预处理注意事项 为了使 CNN-LSTM 模型达到最佳效果，合理的数据准备至关重要。这包括但不限于标准化/归一化数值范围、划分训练验证集合以及重塑数组至适当格式供网络读取。例如，如果原始数据是一维向量形式 `[samples, features]` ，则可能需要转换为目标形状 `(samples, timesteps, features)` 来匹配预期输入规格[^3]。 #### 性能评估指标 针对时间序列预测问题，常用的评价标准包含平均绝对误差(MAE)，均方误差(MSE)及其百分比变体MAPE等。这些度量可以帮助量化预测精度并与基线或其他算法比较表现优劣程度。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

matlab科研助手

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值