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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多步时序预测的详细项目实例
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随着大数据技术的快速发展，时序数据的预测成为了各行各业研究和实际应用中的热点问题。传统的时序预测方法通常依赖于一些基于统计学的模型，如自回归模型（
AR）、移动平均模型（
MA）和ARIMA
等。然而，这些方法在面对高维复杂时序数据时往往表现得不够精确。近年来，深度学习技术的发展为时序预测提供了更为强大和灵活的解决方案。特别是卷积神经网络（
CNN）和长短期记忆网络（
LSTM
）的结合，为时序数据预测提供了新的思路和方法。
CNN具有强大的特征提取能力，可以有效地从输入数据中提取出不同尺度、不同维度的时空特征，而
LSTM
则是专门处理时序数据中长短期依赖问题的网络结构。将
CNN与LSTM
结合，能够更好地处理时序数据中的空间信息与时间信息，从而提升预测的准确性和效果。基于
CNN-LSTM
的多变量多步时序预测模型，结合了
CNN的特征提取能力和
LSTM
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