MATLAB实现基于卷积长短期记忆神经网络（CNN-LSTM）进行多变量分类预测的详细项目实例

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基于卷积长短期记忆神经网络的多变量分类预测项目聚焦于一类具有显著时序特征的数据场景，如工业生产过程、多传感器环境监测、交通流运行状态、智能电网运行工况与医学生理信号等。这类场景往往同时存在多维特征输入，在同一时刻由不同传感器或不同统计变量共同构成一个多维特征向量，而连续的时间序列则形成一个多变量时序样本。传统的静态机器学习方法很难有效捕捉时间维度上的动态演化规律，而单一的时序模型往往又难以同时挖掘局部局部模式与长程依赖。为了在复杂多变量时序环境中实现更准确、更鲁棒的分类预测，需要构建一套专门针对时序结构与多维特征结构的深度学习模型。

卷积神经网络在图像识别领域取得广泛成功，其核心优势在于卷积核能够在局部区域内自动学习特征模式并实现参数共享，在时序任务中可以通过一维卷积方式沿时间轴滑动，提取局部的时间片段模式，例如短时间内的剧烈波动、突变或周期性变化。长短期记忆网络则属于经典的循环神经网络扩展结构，通过输入门、遗忘门和输出门控制信息在时间维度上的流动，以缓解传统循环结构在长序列学习中出现的梯度消失问题，从而适用于捕捉长时间跨度的依赖关系。将卷积结构与长短期记忆结构结合，能够在同一个模型中同时兼顾局部时序模式和长期相关信息，非常适合多变量时序的分类预测问题。

在工程实际中，多变量时序分类任务屡见不鲜。以工业过程故障诊断为例，生产系统往往布设大量传感器，采集温度、压力、流量、电流、电压等多维数据，所有这些数据形成一个密集的时序多维特征空间。在不同工况下，各变量之间存在复杂的耦合关系，工况变化或故障发生时，往往会在多个变量的动态轨迹上以不同方式体现。传统基于规则或单变量阈值的监控方案难以适应这种多维耦合、非线性强且存在噪声的环境。卷积长短期记忆网络利用卷积层捕捉一段时间内多变量共同的变化模式，再由长短期记忆层沿时间维度整合长期演化趋势，可在高维空间中自动学习不同工况或故障类别的差异特征。

在交通流状态识别场景，多源数据包括流量、车速、占有率、道路气象条件与信号灯策略等，这些特征随时间变化并存在强时序相关性。单步静态特征往往不足以区分复杂交通状态，如轻度拥堵、重度拥堵或事故堵塞，而多时间片段上的速度变动形态、占有率波动规律等，则可以形成更具有判别性的模式。卷积长短期记忆网络通过在时间维度上的局部卷积把握短时间交通波动形态，再结合长短期记忆单元保存更长时间尺度上的演化信息，能够显著提高交通状态分类的精度和响应速度，从而为交通控制策略制定提供支持。

在智能电网领域，多变量时序数据涵盖有功功率、无功功率、电压、电流、频率以及多节点间的功率潮流信息，系统频繁受到负载波动、分布式电源接入及故障扰动的影响。电网运行状态有多种类别，如正常运行、轻度过载、严重过载、局部故障等，不同状态下表征在多变量时序上的细微变化不易通过简单建模捕捉。卷积长短期记忆模型可以针对多节点时序数据构建端到端的分类预测结构，利用卷积捕捉短时间内电压、电流及功率波动的局部模式，利用长短期记忆单元跟踪状态演化的周期性和慢变特征，从而提高状态识别的灵敏度和准确性。

在生命健康领域，例如心电信号、脑电信号或血糖监测数据，属于典型的多变量生理时序。每条通道代表不同导联或不同生理指标，而疾病状态、疲劳状态与药物影响常常体现为某些导联波形形态或多导联之间协同变化模式。卷积长短期记忆网络通过一维卷积提取局部波形形态和短时事件，如心律失常波群或短暂异常活动，再通过长短期记忆结构对长时间段上的节律、趋势和周期性进行综合建模，更适合用于疾病分类、睡眠分期或异常事件检测。

在MATLAB R2025b环境中，多变量时序深度学习已经具备完善的实现基础。Sequence Datastore、timetable结构、信号预处理函数与Deep Learning Toolbox中关于序列数据的层支持，使得从数据读取、预处理、模型构建到训练评估形成一条较为完整的工具链。本项目将围绕卷积长短期记忆结构构建一个面向多变量分类预测的示例工程，包括数据生成或导入、多变量时间窗构建、模型网络搭建、训练过程配置以及分类效果评估全过程。通过这样一个完整案例，既可以展示卷积长短期记忆网络在多变量时序分类中的优势与特点，也可以为工程实践提供可参考的实现路径和代码框架，为后续扩展到更大规模、更复杂场景打下基础。

项目目标与意义

多变量时序特征高效建模

多变量时序数据通常包含多个维度，每个维度代表一个传感器或一个指标，在实际运行中，这些变量之间存在非线性耦合和时变相关关系。目标之一是构建一套能够高效建模这种多维时序结构的深度学习架构，将卷积的局部感知能力与长短期记忆网络的长期依赖建模能力有机结合。在模型层面，需要让卷积层对短时间窗口内的多维特征进行局部提取，将高维的原始信号映射为更紧凑、更具有判别力的局部特征序列，再通过长短期记忆单元对这些局部特征在更长时间尺度上的演化进行聚合与筛选。通过这种组合结构，使模型在面对变量数量多、相关关系复杂、噪声较大的实际数据时仍能保持稳定的特征提取能力，避免在高维空间中出现特征稀疏与过拟合问题。同时，依托MATLAB R2025b中对序列网络结构的支持，完成一个可复用的多变量时序建模范式，为后续扩展至其他任务提供统一框架。

实现多类别状态精确分类预测

多变量时序任务中的一个核心目标是对状态或工况进行多类别分类，不仅需要区分正常与异常，更需要在多个细分状态之间进行精准辨识。目标在于构建一个能够对多类别标签进行可靠预测的CNN-LSTM模型，使其输出为各类别的概率分布，并在混淆矩阵、分类精度、召回率等指标上达到理想水平。在训练过程中，不仅需要关注总体分类准确率，还要重点考虑类别不平衡、相近类别易混淆等实际问题，采用适当的损失函数、类别权重或数据增强方式提升小样本类别和边界模糊类别的识别能力。通过该目标的实现，可以在典型场景中实现对多种工况或事件的自动识别，例如多种设备故障类型、多种交通运行状态、多类健康状态。这种多类别的精确辨识能力将显著提升系统对复杂场景的理解程度，为后续的决策优化和风险预警提供坚实基础。

构建可迁移的工程实现模板

除了模型本身的预测性能，本项目的另一个重要目标是构建一套具有较强可迁移性的工程实现模板，使得在不同应用场景中，只需替换数据和少量配置，即可快速搭建对应的CNN-LSTM多变量分类预测系统。此目标要求在MATLAB R2025b环境中，形成结构清晰、模块划分明确的实施框架，从数据预处理、特征构建、网络搭建、训练流程到结果可视化都具备较高的通用性。例如在数据模块中，采用统一的输入格式约定、时间窗口划分策略和归一化方式；在模型模块中，将卷积层和长短期记忆层的关键参数抽象为可配置变量；在训练模块中，将训练选项、学习率策略和观察指标集中管理。通过这样设计，工程人员在面对新的多变量时序分类任务时，可以在该模板基础上快速定制与扩展，大幅降低开发成本与实施风险。

推动多源时序数据智能分析落地

在许多实际系统中，多源时序数据已经被大量采集，但尚未得到充分利用，存在数据孤岛、分析方法不足、落地难等问题。本项目通过完整示例展示卷积长短期记忆网络在多变量时序分类中的应用路径，有助于推动多源时序数据的智能分析实践。通过在MATLAB环境中实现从原始数据读取到分类结果展示的全流程，相关技术人员能够更直观地理解深度学习在多源时序分析中的优势与使用方式，在后续工程中更有信心将深度学习方法嵌入现有监控与控制系统之中。此外，通过系统性地梳理数据预处理、模型构建、训练调优和评估可视化等关键环节，还可以为团队建立一套面向多变量时序数据的分析规范和标准化流程，提升整个组织在数据驱动决策上的能力与成熟度。最终，通过该项目的落地示例，促进多源时序数据从“被动存储”转向“主动分析与价值挖掘”，提升系统的智能运维、风险管理和决策支持水平。

项目挑战及解决方案

多变量时序高维特征与噪声问题

多变量时序数据往往维度高、采样频率高，且不同变量之间的相关性随时间变化，易受到噪声干扰。高维特征带来维度灾难，使传统手工特征难以覆盖所有有用信息，而噪声与异常值则会干扰模型训练，导致分类边界模糊。尤其是在工业过程与传感器网络中，传感器漂移、瞬时失真和缺失值较为常见，若直接将原始多维时序输入深度模型，容易出现训练过程不稳定、过拟合或对少数异常模式过度敏感等问题。解决这一挑战的思路主要体现在两个层面：数据预处理与模型结构设计。在数据预处理层面，通过时间窗划分、滑动窗口采样、插值修复、归一化以及滤波等手段，降低噪声影响并构建更稳定的训练样本。例如在MATLAB中，可以利用移动平均滤波、平滑函数以及合理的阈值处理来减少突变噪声的干扰，同时通过统一的标准化将各变量映射到类似的数值范围，避免某个变量因量纲过大对模型产生主导影响。在模型结构层面，利用卷积层的局部感知与权重共享特性，使模型更关注在短时间片段内稳定出现的模式，而不是被个别异常点牵引。通过设置合适的卷积核大小和池化策略，让模型自动对局部噪声进行一定程度的平滑和聚合；再借助长短期记忆单元，通过门控机制在时间维度选择性地记住或遗忘信息，对多时间步的特征进行加权累积，使模型对长期稳定结构更敏感，对偶然噪声更具鲁棒性。

长序列依赖与模型训练稳定性

多变量时序分类任务往往涉及较长时间范围，对长时间跨度上的依赖关系建模至关重要。例如在设备健康诊断中，一个故障的萌芽阶段可能在较早时刻就已有微弱迹象，如果模型在输入阶段采用过短的时间窗口，可能导致关键早期信息被遗漏。然而输入过长的序列则会带来训练难度加大、梯度传播不稳定、训练时间增加等问题。长短期记忆网络在一定程度上缓解了长序列的梯度消失问题，但在面对极长序列和复杂结构时，仍需要妥善设计。解决方案之一是在数据构建阶段采用分段时间窗策略，将原始长序列划分为多个重叠窗口，每个窗口包含有限长度的时间步，从而在保持局部上下文信息的同时控制序列长度。对于需要利用更长历史信息的任务，可以结合多尺度窗口，即短窗口捕捉局部变化，长窗口关注长期趋势。此外，在网络结构上，通过增加卷积层和适度的下采样操作，使时间维度在进入长短期记忆层之前得到压缩，从而减少循环层的实际时间步数，缓解训练压力。训练过程还需要合理设置学习率、梯度裁剪阈值和批大小，以控制梯度爆炸与震荡。例如在MATLAB中，通过trainingOptions配置合适的GradientThreshold和初始学习率，并采用合适的优化算法（如adam），增强训练的稳定性。通过这些策略综合作用，使模型能够在较长时间范围内稳定地捕捉依赖关系，同时避免训练过程中出现过度震荡或收敛困难。

多类别不平衡与评估可解释性

多变量时序分类项目中，往往存在类别不均衡的问题，例如某些异常或故障状态数据较少，而正常状态占据绝大部分样本。如果直接使用普通的交叉熵损失在不加权的条件下训练模型，容易出现模型偏向多数类，导致少数类的召回率很低。此外，在工程落地中，对模型输出结果的可解释性要求较高，需要了解模型在不同类别上的区分能力与错误类型分布。为解决类别不平衡问题，可以从数据层面与损失函数层面同时入手。在数据层面，通过过采样少数类、欠采样多数类、利用数据增强生成更多少数类时序样本等方式平衡训练集。在损失函数层面，可以利用类权重，将少数类赋予更高的损失权重，使模型在训练过程中更关注这些类别；在MATLAB深度学习框架中，可以基于weighted classification来构造加权损失或在mini-batch中控制采样比例。此外，为提高评估阶段的可解释性，除了计算整体准确率，还需要构建混淆矩阵、分类报告、ROC曲线或每类的精度与召回率，并进行可视化呈现。在MATLAB R2025b中，注意ConfusionMatrixChart的用法与Colormap相关的限制，可利用合适的配色如turbo提升可视化效果。通过详细分析混淆矩阵中的错误模式，能够识别哪些类别之间最容易混淆，进而有针对性地调整网络结构、时间窗口长度、特征处理方法或类别权重。在这个过程中，还可以结合变量重要性分析和时序特征可视化，对模型的决策过程进行辅助解释，使工程人员更容易信任并采纳模型输出结果。

项目模型架构

多变量时间窗输入结构设计

在多变量时序分类任务中，输入层接收的数据是一个三维结构，可表示为特征数×时间步数×样本数。每个时间窗由若干连续时间步构成，每个时间步包含多个变量的观测值。为了让CNN-LSTM模型有效学习到时序结构与多维特征之间的关系，需要合理设计时间窗长度、步长以及特征排列方式。首先，时间窗长度决定了模型在每次前向传播中能够观察到的历史信息范围。较短的时间窗能提高响应速度，但可能忽略长期变化；较长的时间窗可以捕捉更长周期和慢变趋势，但会导致输入维度增大、训练计算成本提升。在实际项目中，可以通过试验选择一个折中长度，使模型既能捕获足够多的上下文，又不至于输入规模过大。步长决定时间窗之间的重叠程度，较小步长即更多重叠，可以增强样本数量与时间连续性，适合用于训练深度模型。特征排列方面，通常将每个时间窗的多变量序列组织成特征×时间步的矩阵，特征维度对应不同变量，时间维度对应窗口内的时间序列。卷积层将在时间维度上进行一维卷积，卷积核跨越所有特征维度或部分特征维度，具体取决于设计。在MATLAB的sequenceInputLayer中，可以将输入大小设置为[特征数 1]，然后在网络内部通过序列结构处理时间维度；也可以在卷积层前使用permuteLayer调整维度顺序，以匹配一维卷积的通道定义。通过这种输入结构设计，为后续的卷积与长短期记忆层提供统一的、规范的输入格式。

卷积特征提取子网络

卷积子网络承担在时间维度上进行局部模式提取的任务。采用一维卷积层沿时间轴对多变量时序进行扫描，卷积核在一个固定的时间窗口内提取局部模式，包含各变量在短时间内的联合变化情况。卷积核大小决定了局部视野长度，卷积核数量决定了特征映射的丰富程度。一般可以设置多个卷积层，每一层后面跟随批归一化和非线性激活（如ReLU），必要时添加池化层在时间维度进行下采样，减小后续长短期记忆层的时间步数，提高训练效率。在卷积层中采用padding可以保持时间长度或控制输出长度，stride则影响时间上的采样步幅。卷积层输出的是多个通道的特征图，每个通道代表一种局部模式的响应，这些特征图沿时间维度仍然保留序列结构，因此适合作为长短期记忆层的输入。在MATLAB中可以使用sequenceInputLayer与convolution1dLayer结合，通过设置NumChannels以及FilterSize和NumFilters来定义卷积层。卷积层的主要作用在于对原始多维时序进行初步抽象，过滤掉部分噪声和细微波动，只保留对分类任务有帮助的局部模式，从而降低长短期记忆层的负担，使整体模型更高效、更容易训练。

长短期记忆序列建模模块

在卷积子网络提取局部特征后，长短期记忆模块负责对这些特征在时间维度上的依赖关系进行建模。长短期记忆单元使用门控结构管理信息流，包括输入门控制新信息写入、遗忘门控制旧信息遗忘、输出门控制隐藏状态输出。通过这种机制，模型能够在时间维度上保留长期有用信息，抑制无关或过时信息，从而在长时间跨度的序列中仍能维持有效记忆。在多变量时序分类任务中，常采用一层或多层长短期记忆堆叠，层数的增加可以提升模型表达能力，但也会带来训练难度与过拟合风险。在MATLAB Deep Learning Toolbox中，lstmLayer可以直接使用，并通过设置HiddenSize和OutputMode等参数调整输出形式。对于分类任务，一般使用'last'输出模式，即只输出最后一个时间步的隐藏状态作为整个时间窗的综合表示；也可以使用'sequence'输出模式，并在后续加入全局池化层进行整合。长短期记忆模块的关键在于平衡模型容量与训练稳定性，通过合理设置隐藏单元数、dropout比例和层数，实现对长期依赖的有效建模。在卷积层已对时间维度进行了部分压缩的前提下，长短期记忆层需要处理的有效时间步数降低，有利于提升训练效率和稳定性，同时保留了关键的时间结构信息。

全连接分类与输出层设计

卷积与长短期记忆模块输出的是一个高维特征表示，该表示综合了局部卷积特征和长期时序依赖。全连接层负责将这一高维表示映射到具体的类别空间，通过矩阵乘法与偏置相加实现线性变换，再结合softmax层输出各类别的概率分布。在多类别分类任务中，全连接层的输出维度等于类别数量，softmax层保证输出向量的各分量为非负且总和为1，从而可以解释为概率。在MATLAB中，可以使用fullyConnectedLayer和softmaxLayer，以及最终的classificationLayer构成输出模块。全连接层参数数量与前一层特征维度和类别数相关，需要注意避免特征维度过大导致参数过多，引入过拟合风险。必要时可以在全连接层前增加dropoutLayer，随机丢弃部分特征以增强模型的泛化能力。分类层内部使用交叉熵损失作为优化目标，训练过程通过反向传播算法逐层更新卷积、长短期记忆和全连接层的权重与偏置。通过这种输出模块设计，整个网络形成从原始多变量时序到类别概率分布的端到端映射，方便在工程中直接使用预测结果进行阈值判断、报警或状态切换。

模型训练策略与正则化机制

模型训练阶段需要综合考虑优化算法、学习率调度、批大小、迭代轮数、正则化策略以及早停机制等因素，以获得具有良好泛化能力的模型。在MATLAB R2025b中，可以通过trainingOptions灵活配置这些参数，例如选用'adam'优化算法，设置合适的InitialLearnRate、MaxEpochs、MiniBatchSize和GradientThreshold，启用Shuffle以及ValidationData监控验证集性能。正则化机制方面，可以通过L2权重衰减（在options中设置L2Regularization或Lambda相关参数）、dropoutLayer以及数据增强等方式控制模型复杂性，防止在训练集上过拟合。在多变量时序分类中，数据增强可以包括时间轴扰动、随机噪声加入、子序列截断等方式，从而提高模型对时序扰动和噪声的鲁棒性。训练过程中还可以利用学习率衰减策略，在验证集性能长期不提升时降低学习率，使模型在后期更细致地调整权重。在MATLAB环境中，通过设置ValidationPatience配合EarlyStopping可以在验证性能不再提升时中止训练，避免无效迭代。综合运用这些训练策略与正则化机制，使CNN-LSTM模型在多变量时序分类任务中达到更高的精度与更稳健的泛化表现，为工程落地提供可靠的模型基础。

项目模型描述及代码示例

数据构造与预处理示例
rng(2025); % 固定随机种子以保证每次运行生成的模拟数据一致，便于复现实验结果
numSamples = 3000; % 设置总样本数量，这里构建3000个独立的时间窗样本用于训练与测试
numFeatures = 5; % 设置每个时间步的特征维数，这里模拟5个传感器或5个指标
seqLength = 50; % 每个样本包含的时间步长度，这里设定每个序列为50个时间点
numClasses = 3; % 设置分类任务的类别数，这里构建3类工况标签
data = zeros(numFeatures, seqLength, numSamples); % 预分配三维数组存放多变量时序数据，维度为特征×时间步×样本
labels = categorical(zeros(numSamples,1)); % 预分配标签向量，使用分类类型存储每个样本所属类别
for i = 1:numSamples % 遍历生成每个样本的多变量序列及其标签
c = randi(numClasses); % 随机指定当前样本的类别，在1到numClasses之间均匀采样
labels(i) = categorical(c); % 将类别编号转换为分类标签并存入标签向量
t = linspace(0,1,seqLength); % 为当前样本生成时间轴，用于构造不同类别的特征模式
baseSig = sin(2pi(c2)t); % 以正弦信号为基础，根据类别改变频率，形成不同类别的基本模式
for f = 1:numFeatures % 对每个特征维度生成对应的时序数据
noise = 0.1randn(1,seqLength); % 为当前特征生成高斯噪声，模拟传感器测量随机误差
offset = 0.2(f-1); % 为不同特征添加不同的偏置，模拟传感器量程差异或不同基线水平
data(f,:,i) = baseSig + offset + noise; % 将基础正弦模式、特征偏置与噪声叠加生成最终序列
end
end
dataFlat = reshape(data, numFeatures*seqLength, numSamples)'; % 将三维序列数据展开为二维矩阵，以样本为行，便于后续归一化处理
mu = mean(dataFlat,1); % 计算每个展开特征维度在所有样本中的均值，作为标准化中心
sigma = std(dataFlat,0,1) + 1e-6; % 计算每个特征维度的标准差，加入微小值避免除零错误
dataFlatNorm = (dataFlat - mu) ./ sigma; % 对所有特征进行标准化处理，使其均值为0，方差为1，提高训练稳定性
dataNorm = reshape(dataFlatNorm', numFeatures, seqLength, numSamples); % 将归一化后的二维数据重新恢复为特征×时间步×样本的三维结构
idx = randperm(numSamples); % 随机打乱样本索引，避免原始生成顺序造成训练偏差
trainRatio = 0.7; % 设置训练集比例为70%，其余划分为验证与测试
valRatio = 0.15; % 设置验证集比例为15%，用于训练过程性能监控
numTrain = floor(trainRatio * numSamples); % 计算训练集样本数量
numVal = floor(valRatio * numSamples); % 计算验证集样本数量
trainIdx = idx(1:numTrain); % 选取前numTrain个随机索引作为训练集索引
valIdx = idx(numTrain+1:numTrain+numVal); % 选取接下来的一部分索引作为验证集索引
testIdx = idx(numTrain+numVal+1:end); % 剩余索引用作测试集索引
XTrain = cell(numTrain,1); % 使用单元数组存储训练序列，每个元素为一个特征×时间步矩阵
YTrain = labels(trainIdx); % 提取训练集对应的标签向量
for i = 1:numTrain % 遍历构造训练序列单元数组
XTrain{i} = squeeze(dataNorm(:,:,trainIdx(i))); % 提取指定样本的三维数据切片并去掉长度为1的维度形成二维序列
end
XVal = cell(numVal,1); % 创建验证集的单元数组容器
YVal = labels(valIdx); % 提取验证集对应标签
for i = 1:numVal % 为验证集构造序列格式
XVal{i} = squeeze(dataNorm(:,:,valIdx(i))); % 将验证集中每个样本转换为特征×时间步的矩阵
end
XTest = cell(numel(testIdx),1); % 创建测试集的单元数组容器
YTest = labels(testIdx); % 提取测试标签
for i = 1:numel(testIdx) % 为测试集构造输入序列格式
XTest{i} = squeeze(dataNorm(:,:,testIdx(i))); % 将三维结构转换为二维序列形式
end
CNN-LSTM网络结构定义示例
inputSize = numFeatures; % 定义序列输入层每个时间步的特征数量，与数据中变量数一致
numHiddenUnits = 64; % 设置长短期记忆层的隐藏单元数，决定时序特征表示维度
numFilters = 32; % 设置卷积层滤波器数量，决定卷积特征图通道数
filterSize = 5; % 设置一维卷积核在时间轴上的长度，控制局部感受野
layers = [ ... % 使用层数组构建网络结构，依次堆叠各个网络层
sequenceInputLayer(inputSize,"Name","seqInput") ... % 序列输入层，接收长度可变的特征×时间步序列输入
convolution1dLayer(filterSize,numFilters,"Padding","same","Name","conv1") ... % 一维卷积层，在时间维度执行卷积，保持长度不变并输出numFilters个特征通道
batchNormalizationLayer("Name","bn1") ... % 批归一化层，对卷积输出做标准化，加速收敛并改善训练稳定性
reluLayer("Name","relu1") ... % ReLU激活层，引入非线性映射能力并抑制负值，增强特征表达能力
maxPooling1dLayer(2,"Stride",2,"Name","pool1") ... % 一维最大池化层，在时间维度上以步长2下采样，降低时间步数和计算成本
lstmLayer(numHiddenUnits,"OutputMode","last","Name","lstm1") ... % 长短期记忆层，以最后一个时间步的隐藏状态作为序列整体表示
dropoutLayer(0.5,"Name","drop1") ... % Dropout层，在训练中随机丢弃部分特征节点，缓解过拟合问题
fullyConnectedLayer(numClasses,"Name","fc") ... % 全连接层，将高维时序表示映射到类别空间，输出维度等于类别数
softmaxLayer("Name","softmax") ... % Softmax层，将全连接输出转化为类别概率分布
classificationLayer("Name","classOutput") ... % 分类层，定义交叉熵损失和分类评估机制
]; % 网络结构定义结束，形成完整的CNN-LSTM分类模型
训练选项配置与模型训练示例
maxEpochs = 30; % 设置最大训练轮数，控制对全训练集的完整遍历次数
miniBatchSize = 64; % 设置每个训练批次的样本数量，平衡训练速度与梯度估计精度
options = trainingOptions("adam", ... % 选择Adam优化算法，兼具自适应学习率与动量加速的优点
"ExecutionEnvironment","auto", ... % 自动选择CPU或可用GPU作为执行环境，提升训练效率
"MaxEpochs",maxEpochs, ... % 指定训练的最大迭代轮次，达到后停止训练
"MiniBatchSize",miniBatchSize, ... % 指定每次参数更新使用的样本批数量
"Shuffle","every-epoch", ... % 在每个轮次开始前打乱数据顺序，减少训练过程中顺序依赖
"ValidationData",{XVal,YVal}, ... % 指定验证集数据与标签，用于监控验证性能
"ValidationFrequency",50, ... % 每训练若干小批次后在验证集上评估一次性能
"GradientThreshold",1, ... % 设置梯度裁剪阈值，防止梯度爆炸导致训练不稳定
"InitialLearnRate",1e-3, ... % 设置初始学习率，控制参数更新步幅大小
"Verbose",true, ... % 输出训练过程信息，便于观察收敛情况
"Plots","training-progress"); % 启用训练过程可视化窗口展示损失与准确率曲线
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options); % 使用训练数据与定义的网络结构、训练选项进行模型训练，输出训练好的网络对象
模型评估与预测示例
YPred = classify(net,XTest); % 使用训练好的网络对测试集进行分类预测，得到每个样本的预测标签
testAccuracy = mean(YPred == YTest); % 计算测试集预测准确率，统计预测标签与真实标签一致的比例
disp("Test Accuracy: " + string(testAccuracy)); % 输出测试集准确率，便于评估模型性能
figConf = figure; % 创建新图窗用于绘制混淆矩阵图表
cm = confusionchart(figConf,YTest,YPred); % 构造混淆矩阵图，将真实类别与预测类别进行对比展示错误分布
cm.Title = "CNN-LSTM Multivariate Classification Confusion Matrix"; % 设置混淆矩阵图标题以说明图表内容
cm.RowSummary = "row-normalized"; % 行归一化显示，使每行显示为该真实类别内的比例分布
cm.ColumnSummary = "column-normalized"; % 列归一化摘要，辅助观察预测类别的召回情况
colormap(figConf,turbo); % 为当前图窗设置配色方案为turbo，以便在R2025b中兼容并增强可视化效果
单个样本时序与预测结果可视化示例
sampleIdx = 1; % 选择一个测试样本索引，这里选取测试集中的第一个样本
xSample = XTest{sampleIdx}; % 提取对应的多变量时序数据，为特征×时间步矩阵
yTrue = YTest(sampleIdx); % 提取该样本的真实标签
yPred = YPred(sampleIdx); % 提取该样本的预测标签
tPlot = 1:size(xSample,2); % 构造绘图用时间轴，与样本的时间步数一致
figSignal = figure; % 创建绘图窗口用于展示多变量时序曲线
for f = 1:size(xSample,1) % 遍历每个特征维度绘制其随时间变化曲线
subplot(numFeatures,1,f); % 按特征数将图窗划分为多行子图，每行对应一个特征
plot(tPlot,xSample(f,:),"LineWidth",1.2); % 绘制当前特征在各时间步的数值曲线，设置适当线宽
ylabel("F" + string(f)); % 为当前子图添加纵轴标签，标记特征编号
if f == 1 % 对第一幅子图添加标题说明样本编号与预测情况
title("Test Sample " + string(sampleIdx) + " True: " + string(yTrue) + " Pred: " + string(yPred)); % 综合显示样本编号和真实、预测类别信息
end
if f == numFeatures % 在最下方子图添加横轴标签提示时间步含义
xlabel("Time step"); % 标注横轴为时间步序号
end
end
模型保存与重新加载示例
modelFile = "cnn_lstm_multivar_model.mat"; % 设置模型保存文件名，使用MAT文件保存网络对象
save(modelFile,"net","mu","sigma"); % 将训练好的网络及归一化参数一起保存，便于后续复用与部署
clear net; % 清除当前工作区中的网络对象，模拟重新加载场景
load(modelFile,"net","mu","sigma"); % 从MAT文件中加载网络与归一化参数，用于新的预测任务
newSample = data(:,:,testIdx(1)); % 从原始数据中选取一个未归一化的测试样本三维切片
newFlat = reshape(newSample,1,[]); % 将该样本展平成一行向量，便于使用原先的归一化参数处理
newFlatNorm = (newFlat - mu) ./ sigma; % 对该新样本应用与训练阶段一致的标准化变换
newSeq = reshape(newFlatNorm,numFeatures,seqLength); % 将归一化后的行向量重新调整为特征×时间步矩阵
yNewPred = classify(net,newSeq); % 使用加载的网络对该新样本进行分类预测，得到预测类别标签
disp("Single new sample predicted label: " + string(yNewPred)); % 输出该单一样本的预测结果，验证模型加载与预测流程正确性

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