一、引言
随着大数据时代的来临，数据回归预测成为了许多领域的重要研究课题。特别是在金融、医疗、气象等领域，数据的复杂性和多维性使得传统的回归预测方法难以满足需求。CNN-LSTM多变量回归预测技术作为一种新兴的数据回归预测方法，在Matlab环境下展现出强大的应用潜力。
二、CNN-LSTM技术概述
CNN-LSTM是一种基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的数据回归预测方法。该方法通过深度学习技术，将CNN的卷积特性与LSTM的长短期记忆能力相结合，实现对多变量数据的精准回归预测。
三、具体实现与流程
1. 数据准备
在进行CNN-LSTM多变量回归预测之前，需要准备好相关数据。这些数据应该包括输入特征和输出目标值，且数据量较大。同时，需要将数据文件放在一个统一的文件夹中，以便于程序的运行。
2. 主文件设计与编写
主文件名为`CNN_LSTMNN.m`，是整个预测流程的核心文件。在该文件中，首先会对数据进行预处理，包括特征提取、数据归一化等步骤。然后，使用CNN网络对数据进行拟合回归预测。在整个过程中，代码内注释详细，可以直接替换数据就可以使用。
3. 运行环境与参数设置
该技术适用于Matlab 2020b及以上版本的环境。在运行过程中，需要设置合理的参数，包括输入特征数量、输出目标数量等。同时，为了保证预测的准确性，还需要对数据进行验证和测试。
4. 多输入单输出数据回归预测
该技术适用于多输入单输出数据回归预测。通过CNN网络对输入数据进行特征提取和表征，然后使用LSTM网络进行回归预测。整个过程实现了数据多维输入单维输出的特点。
四、结论
CNN-LSTM多变量回归预测技术是一种高效、准确的数据回归预测方法。在Matlab环境下，该技术具有广泛的应用前景。在实际应用中，需要保证数据的准确性和完整性，同时还需要对算法进行不断的优化和改进，以提高预测的准确性和稳定性。
