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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码及数据
💥1 概述
卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）是两种常用的深度学习模型，可以用于数据分类和预测。本文将探讨基于CNN-LSTM的数据分类预测研究。
CNN是一种用于图像处理的神经网络模型，它可以自动学习图像中的特征，并用这些特征来进行分类和识别。LSTM是一种用于序列数据处理的神经网络模型，它可以记住之前的信息，并在之后的处理中使用这些信息。
将CNN和LSTM结合起来，可以用于处理序列数据中的图像或文本信息。例如，在股票预测中，可以将股票价格序列转换为图像，然后使用CNN提取特征，再将特征输入LSTM进行预测。
在实际应用中，CNN-LSTM模型已经被广泛应用于各种领域，如自然语言处理、语音识别、图像识别和股票预测等。它具有较高的准确性和稳定性，可以帮助用户更好地理解和预测数据。
基于CNN-LSTM的数据分类预测研究是一个非常有前途的研究方向，它可以为各种领域的数据分析和预测提供更加可靠和精确的方法。
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
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[1]于伸庭,刘萍.基于长短期记忆网络-卷积神经网络(LSTM-CNN)的北京市PM2.5浓度预测[J].环境工程, 2020, 38(6):6.DOI:10.13205/j.hjgc.202006029.
[2]胡晓丽,张会兵,董俊超,等.基于CNN-LSTM的用户购买行为预测模型[J].计算机应用与软件, 2020, 37(6):6.DOI:CNKI:SUN:JYRJ.0.2020-06-013.
