时序预测 | MATLAB实现基于CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)

时序预测 | MATLAB实现基于CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)

预测结果

基本介绍

MATLAB实现基于CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)
1.MATLAB实现基于CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)；
2.运行环境Matlab2020及以上，data为数据集，单变量时间序列预测；
3.递归预测未来数据，可以控制预测未来大小的数目，适合循环性、周期性数据预测；
4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MBE、MSE等评价指标；

程序设计

• 完整程序和数据获取方式：私信博主回复MATLAB实现基于CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)；
  ```matlab
  %-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  %% 数据集分析
  outdim = 1; % 最后一列为输出
  num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例
  %-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  %% 划分训练集和测试集
  P_train = res(1: num_trains, 1: f)';
  T_train = res(1: num_trains, f + 1: end)';
  M = size(P_train, 2);
  %-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  P_test = res(num_trains + 1: end, 1: f)';
  T_test = res(num_trains + 1: end, f + 1: end)';
  N = size(P_test, 2);
  %-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  %% 数据归一化
  [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
  p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
  %-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
  t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/132093256
```

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229