使用MATLAB实现CNN-LSTM网络以完成多输入多输出预测（附完整代码及数据）

简介：
本项目利用MATLAB开发了结合卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)的混合模型，旨在处理并预测复杂的时间序列数据。通过集成CNN和LSTM的优点，该模型能够有效提取多输入数据中的空间特征及时间动态特性，并实现精准的多输出预测任务。项目附有完整的代码和相关数据集，为研究者提供便捷的学习资源与实验基础。 本段落详细介绍了如何在MATLAB环境中构建并执行CNN-LSTM模型以进行多输入多输出的时序预测。内容涵盖了从创建仿真数据集到定义模型架构以及训练验证的所有步骤，并提供了完整的程序代码及可视化预测结果对比方法。 适用人群：具有一定深度学习基础且希望使用MATLAB研究时序数据分析的学习者。 应用场景及目标：帮助用户掌握利用CNN提取局部特征和LSTM捕捉时间序列依赖性的能力，适用于多种时序数据的分析场景。 其他说明：本段落详细记录了如何生成训练所需的合成时序数据，并介绍了设定合适的网络参数以提高训练效率的方法。同时强调了数据预处理的重要性。实验结果通过图形直观地展示了预测值与实际情况的一致性。