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目录
Matlab PSO-BP 基于粒子群算法优化BP神经网络的分类算法
Matlab GA-BP 基于遗传算法优化BP神经网络的分类算法
Matlab CNN-LSTM分类 卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型
一，概述
CNN-LSTM神经网络模型是一种结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）的混合模型。这种模型常用于处理序列数据，如文本、语音和时间序列数据等。
CNN-LSTM模型的基本结构是将CNN用于提取输入数据的局部特征，然后将这些特征序列输入到LSTM中进行序列建模和预测。CNN主要用于捕捉输入数据的空间局部特征，通过卷积层和池化层来提取特征。而LSTM则用于处理序列数据的时序关系，通过记忆单元和门控机制来捕捉长期依赖关系。
在CNN-LSTM模型中，CNN部分通常用于提取输入数据的局部特征，例如在文本分类任务中，CNN可以用于提取句子中的词语特征。然后，这些特征序列会被输入到LSTM中，LSTM会根据序列的时序关系进行建模和预测。最后，通过全连接层或其他分类器对LSTM的输出进行分类或回归。
CNN-LSTM模型的优点是能够同时捕捉输入数据的局部特征和时序关系，适用于处理序列数据中的长期依赖关系。它在文本分类、情感分析、语音识别和视频分析等任务中取得了很好的效果。
二，代码
代码中文注释非常清晰，按照示例数据修改格式，替换数据集即可运行，数据集为excel。
部分代码如下：
%% I. 清空环境变量
clear all
clc
%% II. 训练集/测试集产生
%%
% 1. 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 分析数据
num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1); % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7; % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :); % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）
flag_conusion = 1; % 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上）
%% 设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];
%% 划分数据集
for i = 1 : num_class
mid_res = res((res(:, end) == i), :); % 循环取出不同类别的样本
mid_size = size(mid_res, 1); % 得到不同类别样本个数
mid_tiran = round(num_size * mid_size); % 得到该类别的训练样本个数
P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)]; % 训练集输入
T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)]; % 训练集输出
P_test = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)]; % 测试集输入
T_test = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)]; % 测试集输出
end
%% 数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';
%% 得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);
%%归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
%% 创建元胞或向量，长度为训练集大小；
XrTrain = cell(size(p_train,2),1);
YrTrain = zeros(size(T_train,2),1);
......
三，运行结果
