BO-CNN-LSTM分类预测 | MATLAB实现贝叶斯优化卷积长短期记忆网络多输入分类预测准备数据：首先，准备用于训练和测试的数据集。确保你有多个输入特征和相应的标签。数据集应该已经进行了适当的预处理和划分为训练集和测试集。 定义模型结构：使用MATLAB的深度学习工具箱，定义BO-CNN-LSTM模型的结构。该模型将包含卷积层、LSTM层和分类层。 定义超参数空间：确定BO-CNN-LSTM模型的超参数空间，例如卷积核大小、卷积层的数量、LSTM层的数量和隐藏单元数量等。为每个超参数设置合适的范围和步长。 定义目标函数：创建一个目标函数，它将使用给定的超参数配置来训练和评估BO-CNN-LS