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雷达卡
MATLAB
实现基于
CNN-LSTM
卷积神经网络结合长短期记忆网络进行多变量时序预测的详细项目实例
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在如今大数据时代，随着科技的发展，各行业的数据量急剧增加，尤其在金融、医疗、气象、能源等领域，如何从大量的时序数据中提取有价值的信息成为了一个重要的研究课题。多变量时序数据预测是数据分析中的一项核心任务，它不仅能帮助企业进行科学决策，还能提高资源利用效率，降低风险。在此背景下，基于深度学习的方法逐渐成为解决多变量时序预测问题的主流手段。卷积神经网络（
CNN）和长短期记忆网络（
LSTM
）这两种深度学习技术在时序数据的处理上分别具有独特优势。
CNN擅长提取数据中的空间特征，而
LSTM
则能有效地捕捉时序数据的时间依赖关系。将这两者结合起来，构成了
CNN-LSTM
模型，这种组合在多变量时序预测任务中表现出色，特别是当涉及到多个变量之间的复杂关系时，能够取得较好的预测效果。
卷积神经网络（
CNN）通过其局部感知特性和权重共享机制，能够高效地从输入数据中提取出有 ...
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