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
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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）。
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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）。
-
构建 CNN-LSTM 网络：
- 使用
