基于CNN-LSTM-Adaboost的数据多变量回归预测(多输入单输出)Matlab代码

 ✅作者简介：热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。

🍎更多Matlab代码及仿真咨询内容点击 🔗：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

🔥 内容介绍

在工业预测、能源调度、环境监测等领域，多变量回归预测（多输入单输出，MISO）需要从高维、时序关联的输入数据中挖掘复杂特征，精准映射到目标输出。单一模型往往难以兼顾 “局部空间特征提取 - 长时序依赖建模 - 抗噪声干扰” 的多层需求。本文提出CNN-LSTM-Adaboost 混合模型，通过卷积神经网络（CNN）提取多变量局部空间特征，长短期记忆网络（LSTM）捕捉时序动态依赖，Adaboost 集成学习增强模型鲁棒性，形成 “特征提取 - 时序建模 - 集成优化” 的三阶协同框架，为复杂多变量回归问题提供高效解决方案。

一、多变量回归预测的核心挑战与混合模型优势

1.1 典型场景与挑战

多输入单输出回归的核心是从M个关联变量（如气象因子、设备参数、历史数据）中学习对目标变量（如能源出力、产品质量、环境指数）的映射。典型场景包括：

• 风电功率预测

  ：输入风速、风向、空气密度、温度（4 个变量），输出风电功率。

• 化工反应产率预测

  ：输入反应温度、压力、催化剂浓度、进料速率（4 个变量），输出产率。

• 城市用电量预测

  ：输入日期类型、气温、湿度、前 3 天用电量（4 个变量），输出当日用电量。

这类问题面临三大核心挑战：

• 空间特征耦合

  ：多变量间存在局部非线性关联（如风速与风向的协同作用对风电功率的影响）。

• 长时序依赖

  ：目标变量受历史数据的长期累积影响（如前 7 天的气温波动对用电量的滞后效应）。

• 噪声与鲁棒性

  ：实测数据中存在传感器噪声、异常值，单一模型易受干扰导致预测波动。

1.2 混合模型的优势：三阶协同优化

单一模型的局限性：

• CNN

  ：擅长提取局部空间特征，但无法建模时序动态。

• LSTM

  ：能捕捉时序依赖，但对高维输入的局部特征挖掘不足。

• Adaboost

  ：通过集成弱学习器提升鲁棒性，但基模型性能不足时集成效果有限。

CNN-LSTM-Adaboost 的协同优势：

1. CNN 提取局部空间特征

   ：通过卷积操作捕捉多变量在局部时间窗口内的耦合模式（如 30 分钟内风速、温度的协同变化）。

2. LSTM 建模长时序依赖

   ：将空间特征转化为时序序列，学习长期动态关联（如连续 5 天的气象数据对风电功率的影响）。

3. Adaboost 集成增强鲁棒性

   ：训练多个 “CNN-LSTM” 基模型，聚焦难样本（预测误差大的样本），通过加权集成降低噪声干扰，提升预测稳定性。

二、混合模型的结构设计与工作原理

模型采用 “多变量输入→CNN 空间特征→LSTM 时序建模→Adaboost 集成预测” 的三阶架构，各模块协同完成从原始数据到目标输出的映射，具体结构如下：

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

本主页优快云博客涵盖以下领域：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP