集成學習 | MATLAB基于CNN-LSTM-Adaboost多輸入單輸出回歸預測
一、主要功能
該代碼使用 CNN 提取特征，LSTM 捕捉時序依賴，并通過 AdaBoost 集成多個弱學習器（每個弱學習器是一個 CNN-LSTM 網絡），最終組合成一個強預測器，用于回歸預測任務。代碼完成了從數據預處理、模型構建、訓練、集成到結果可視化的完整流程。
二、算法步驟
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數據準備與預處理：
- 讀取 CSV 文件，提取特征列。
- 隨機打亂數據集，劃分訓練集和測試集（70% 訓練，30% 測試）。
- 對輸入和輸出數據進行歸一化（
mapminmax）。
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數據重構：
- 將一維特征序列重構為適合 CNN 輸入的 3D 格式（樣本數 × 特征數 × 1 × 1）。
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構建 CNN-LSTM 網絡：
- 使用
