CNN-LSTM基于卷积神经网络-长短期记忆网络的数据分类预测MATLAB代码 代码注释清楚。 main为运行主可以读取本地EXCEL数据。 很方便，容易上手。

在数据预测和分类领域，CNN（卷积神经网络）和 LSTM（长短期记忆网络）都是非常强大的工具。CNN 擅长处理空间数据中的局部特征，而 LSTM 则对时间序列数据中的长期依赖关系有着出色的捕捉能力。将两者结合，能在很多复杂的数据分类预测任务中取得不错的效果。今天就和大家分享基于 CNN - LSTM 的数据分类预测 MATLAB 代码，并且代码注释清楚，方便上手，主程序 main 还能读取本地 EXCEL 数据。

1. 数据读取部分

首先，我们看看如何在 main 函数中读取本地 EXCEL 数据。

% main.m
function main()
    % 读取本地EXCEL数据
    data = readtable('your_excel_file.xlsx');
    % 将表格数据转换为数值矩阵，假设数据中没有文本列
    numericalData = table2array(data); 

这里使用 readtable 函数读取 EXCEL 文件，它会将数据以表格形式读入。然后根据实际情况，如果数据全是数值类型，我们使用 table2array 函数将表格数据转换为数值矩阵，方便后续处理。注意这里要把 'yourexcelfile.xlsx' 替换为你实际的 EXCEL 文件名。

2. 数据预处理

数据预处理对于模型训练非常关键，它能提升模型的性能和收敛速度。

% 划分特征和标签
features = numericalData(:, 1:end - 1);
labels = numericalData(:, end);
% 归一化特征数据
scaledFeatures = zscore(features);

% 将数据划分为训练集和测试集，这里采用70%训练，30%测试
numSamples = size(scaledFeatures, 1);
trainIndices = randperm(numSamples, floor(numSamples * 0.7));
testIndices = setdiff(1:numSamples, trainIndices);
trainFeatures = scaledFeatures(trainIndices, :);
trainLabels = labels(trainIndices);
testFeatures = scaledFeatures(testIndices, :);
testLabels = labels(testIndices);

在这段代码中，我们先把读取的数据划分为特征和标签，假设标签在最后一列。接着使用 zscore 函数对特征数据进行归一化，让数据具有零均值和单位方差。然后通过随机选取的方式，按照 70% 和 30% 的比例划分训练集和测试集。

3. CNN - LSTM 模型构建

接下来就是构建我们的 CNN - LSTM 模型。

% 构建CNN层
inputSize = size(trainFeatures, 2);
numClasses = numel(unique(trainLabels));
layers = [
    sequenceInputLayer(inputSize)
    convolution1dLayer(3, 16, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling1dLayer(2, 'Stride', 2)
    % 构建LSTM层
    lstmLayer(100)
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

首先定义输入数据的大小和类别数。这里使用 sequenceInputLayer 作为序列输入层。接着添加 convolution1dLayer 一维卷积层，它可以捕捉数据中的局部特征，'Padding','same' 参数保证卷积后数据尺寸不变。batchNormalizationLayer 用于加速模型收敛并防止过拟合，reluLayer 作为激活函数引入非线性。maxPooling1dLayer 进行下采样，减少数据维度同时保留重要特征。之后连接 lstmLayer 来处理时间序列特性，这里设置隐藏单元为 100 个。最后通过全连接层 fullyConnectedLayer 连接到输出层，使用 softmaxLayer 和 classificationLayer 进行分类。

4. 模型训练与评估

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam',...
    'MaxEpochs', 100,...
    'InitialLearnRate', 0.001,...
    'GradientThreshold', 1,...
    'ValidationData', {testFeatures, testLabels},...
    'ValidationFrequency', 10,...
    'Verbose', false,...
    'Plots', 'training-progress');
% 训练模型
net = trainNetwork(trainFeatures, trainLabels, layers, options);
% 模型预测
predictedLabels = classify(net, testFeatures);
% 评估模型
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels) / numel(testLabels);
fprintf('测试集准确率: %.2f%%\n', accuracy * 100);
end

在训练部分，我们使用 trainingOptions 设置训练选项，这里采用 adam 优化器，设置最大训练轮数 MaxEpochs 为 100，初始学习率 InitialLearnRate 为 0.001，GradientThreshold 防止梯度爆炸。同时指定验证数据 ValidationData 以便在训练过程中评估模型性能，ValidationFrequency 表示每 10 轮进行一次验证。Verbose 设置为 false 减少训练过程中的输出信息，Plots 用于绘制训练进度图。然后使用 trainNetwork 函数训练模型。训练完成后，使用 classify 函数进行预测，并计算预测准确率。

CNN-LSTM基于卷积神经网络-长短期记忆网络的数据分类预测MATLAB代码 代码注释清楚。 main为运行主可以读取本地EXCEL数据。 很方便，容易上手。

这样，一个基于 CNN - LSTM 的数据分类预测 MATLAB 程序就完成了。大家可以根据自己的数据特点和需求，对代码进行进一步调整和优化。希望这段代码和讲解能帮助大家在数据分类预测的项目中取得好的成果。