基于matlab的CNN-LSTM深度学习网络训练,有用的特征从CNN层中提取，然后反馈到LSTM层，该层形成预测的上下文顺序+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

时序预测 | MATLAB实现CNN-LSTM时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据，运行环境MATLAB2020b及以上。

LCTFP：基于 CNN 和 LSTM 的高速公路交通流量预测模型(python代码) 车站内运行脚本的各个站点的一个半小时内的交通流数据。txt 运行数据_preprocess py。包括读取的所有文件txt。原来的处理数据：数据采集​​、归一化处理时间、处理顺序。 LCTFP使用模型1D CNN + LSTM的组合结构对暴露短时交通流进行预测。1D CNN使用学习时短交通流的空间特征，LSTM使用学习时交通流的时间特征。脚本cnn_lstm_param.py可进行超参数搜索，运行前需安装hyperas。

回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM多输入单输出（完整源码和数据） 本次运行测试环境MATLAB2020b，MATLAB实现CNN-LSTM多输入单输出预测。

音乐信息检索 音乐结构分割代码 自带下载原始数据程序 提取特征MFCC，Fbank Log-specgram、 CNN-LSTM 使用SALAMI数据集，包含linux下代码和程序文档。

Deap脑电信号识别CNN-LSTM代码

基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预

预测模型调研文档 预测模型调研文档（RNN、CNN、LSTM模型）

Keras 示例代码，包括CNN，LSTM，CNN-LSTM等，非常全面。(Keras sample code, including CNN, LSTM, CNN-LSTM, and so on, is very comprehensive.)

基于DEAP的四分类脑电情绪识别算法。 使用该模型从价-觉醒平面对四个情绪区域进行分类：高价-高觉醒（HVHA）、高价-低觉醒（HVLA）、低价-高觉醒（LVHA）和低价-低觉醒（LVLA）。 并提出了两种模型来解决这一问题：一维卷积神经网络（CNN-1D）结合LSTM，第二个模型为一维卷积神经网络（CNN-1D）结合GRU。 实验结果表明，该方法在1DCNN-GRU模型和1DCNN-LSTM模型中的训练准确率分别为96.3%和97.8%。因此，这两种模型对执行这种情绪分类任务都非常好。 这是专门为解决消失梯度问题而设计的，消失梯度问题通常成为时间序列数据集中的一个问题。