基于卷积神经网络-长短期记忆网络CNN-LSTM回归预测，多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和M

卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）是深度学习领域中的两种重要模型，它们在处理序列数据和图像数据上有着显著的优势。本项目将这两种模型结合，构建了一个多输入单输出的回归预测模型，适用于时间序列分析和其他相关任务。以下是关于这个模型的详细解释和相关知识点： **CNN（卷积神经网络）** CNN是一种广泛应用于图像识别、计算机视觉任务的神经网络结构，其核心特征是卷积层和池化层。卷积层通过滤波器（或称卷积核）对输入图像进行扫描，提取特征；池化层则用于降低数据维度，提高计算效率，通常采用最大池化或平均池化。 **LSTM（长短期记忆网络）** LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），能有效解决长期依赖问题。通过门控机制（输入门、遗忘门和输出门），LSTM能够在处理序列数据时保留和遗忘关键信息，特别适合处理具有时间依赖性的序列数据。 **CNN-LSTM模型** 在本项目中，CNN用于处理可能存在的图像或高维特征数据，提取局部特征；而LSTM则接收这些特征，结合时间序列信息进行序列建模。这种结合使得模型既能利用CNN的特征提取能力，又能利用LSTM的记忆机制，对于复杂序列数据的预测效果通常优于单一模型。 **评价指标** 1. **R2**（决定系数）：衡量模型预测值与实际值之间的相关性，范围在0到1之间，1表示完全拟合，0表示随机预测。 2. **MAE**（均方根误差）：计算模型预测值与实际值之差的绝对值的平均值，用于度量平均误差大小。 3. **MSE**（均方误差）：预测误差平方的平均值，衡量模型的预测精度，越小越好。 4. **RMSE**（均方根误差）：MSE的平方根，与MAE类似，但更敏感于大误差。 5. **MAPE**（平均绝对百分比误差）：预测误差占实际值的比例的平均值，以百分比形式表示。 **代码实现** 项目提供了`CNN_LSTM.m`主文件，这通常包含模型定义、训练、验证和测试的代码。`calulateE.m`可能是计算上述评价指标的函数。`data.xlsx`很可能包含了输入数据和目标变量，而`.png`文件可能是模型架构图或结果可视化。`运行.docx`可能是项目报告或使用指南，`.txt`文件可能包含额外的注释或说明。 通过理解和应用这个模型，你可以深入理解如何结合CNN和LSTM处理多输入单输出的问题，并且可以学习如何选择合适的评价指标来评估模型性能。对于想在深度学习领域，尤其是序列预测方向发展的学习者，这是一个非常有价值的实践项目。