集成学习 | MATLAB基于CNN-LSTM-Adaboost多输入单输出回归预测

集成学习 | MATLAB基于CNN-LSTM-Adaboost多输入单输出回归预测

一、主要功能

该代码使用 CNN 提取特征，LSTM 捕捉时序依赖，并通过 AdaBoost 集成多个弱学习器（每个弱学习器是一个 CNN-LSTM 网络），最终组合成一个强预测器，用于回归预测任务。代码完成了从数据预处理、模型构建、训练、集成到结果可视化的完整流程。

二、算法步骤

1. 数据准备与预处理：

   • 读取 CSV 文件，提取特征列。
   • 随机打乱数据集，划分训练集和测试集（70% 训练，30% 测试）。
   • 对输入和输出数据进行归一化（mapminmax）。

2. 数据重构：

   • 将一维特征序列重构为适合 CNN 输入的 3D 格式（样本数 × 特征数 × 1 × 1）。

3. 构建 CNN-LSTM 网络：

   • 使用