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雷达卡
MATLAB
实现CNN-LSTM
卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例
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在现代工业与信息时代背景下，随着大数据、人工智能、深度学习等技术的迅猛发展，如何高效准确地对复杂多源时间序列数据进行建模与预测，已成为智能制造、智慧交通、金融风控、能源调度等领域中的核心问题之一。传统的时间序列建模方法（如
ARIMA
、SVR等）在处理非线性强、噪声大、多变量交互复杂的数据时往往表现出预测能力不足的局限。与此同时，卷积神经网络（
CNN）在提取局部空间特征方面具有优势，而长短期记忆神经网络（
LSTM
）在捕捉时间序列的长期依赖关系方面显示出卓越能力。两者结合形成的
CNN-LSTM
混合模型，已逐渐成为多输入单输出回归问题中的主流方案之一。
本项目旨在利用
MATLAB
这一强大的工程与科研平台，基于其深度学习工具箱，构建一个
CNN-LSTM
混合结构的神经网络模型，专注于处理多输入单输出的时序回归任务。项目通过模拟真实数据环境，引入多维输入特征如温度、湿度 ...
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