基于RNN-LSTM卷积神经网络的数据预测实现(Matlab代码)

在本文中，我们将介绍如何使用RNN-LSTM卷积神经网络来进行数据预测。我们将使用Matlab编程语言来实现这个模型，并提供相应的源代码。

RNN-LSTM（循环神经网络-长短期记忆网络）是一种强大的深度学习模型，特别适用于处理序列数据。它具有记忆能力，能够捕捉到时间序列中的长期依赖关系。卷积神经网络（CNN）则擅长处理具有空间结构的数据，如图像。

下面是使用Matlab实现RNN-LSTM卷积神经网络进行数据预测的代码：

% 步骤1：准备数据
data = % 输入你的数据
sequenceLength = % 输入你的序列长度

% 步骤2：数据预处理
% 这里可以进行数据归一化、特征提取等预处理操作

% 步骤3：构建RNN-LSTM卷积神经网络模型
layers = [
    s