- 核心思想

- 将卷积神经网络（CNN）用于提取时间序列中的局部特征，再通过长短期记忆网络（LSTM）捕捉序列中的长期与短期依赖，形成高效的混合预测架构。

- 引入贝叶斯优化对超参数进行自动搜索和调优，提升模型的预测精度与泛化能力，减少人工调参的试错成本。

- 适用于处理风电、光伏发电、电力负荷、交通流等具有高度非线性与复杂时序结构的预测任务。

- 模型优势与实现要点

- CNN负责局部特征提取，提升对模式与异常的敏感度；LSTM负责建模时间依赖关系，增强记忆与预测稳定性。

- 贝叶斯优化通过构建代理模型与不确定性评估，系统地探索超参数空间，找到更优的网络结构与训练配置。

- 实现通常包含数据预处理、模型搭建、贝叶斯优化的目标函数设计、参数空间定义、迭代搜索、训练与评估等环节，并可结合早停或交叉验证提高鲁棒性。

- 应用场景与目标

- 适合解决多类时间序列预测问题，如能源出力预测、电力负荷预测、环境监测数据预测等场景。

- 通过结合CNN-LSTM与贝叶斯优化，实现对复杂非线性系统的更高精度与更好泛化能力。

- 在Matlab环境中实现深度学习模型与超参数自动优化的完整工作流，便于科研与工程应用落地。

- 适合人群

- 具备一定机器学习基础、熟悉贝叶斯优化与CNN-LSTM混合模型、并具备Matlab编程经验的研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员VSport。

- 对深度学习与智能优化算法在实际预测任务中的结合应用感兴趣的从业者。

- 使用场景及学习目标

- 学会将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合，提升预测性能与模型鲁棒性。

- 掌握在Matlab环境下搭建深度学习模型、设计超参数优化流程、以及对比分析预测效果的技术路线。

- 阅读与实践建议

- 结合给出的Matlab实现代码，实际运行并调整数据集、特征处理与超参数设置，深入理解混合网络的工作机制。

- 关注贝叶斯优化模块在超参数搜索中的作用，以及模型结构设计对预测效果的影响。

- 将框架迁移至其他时间序列场景，验证方法的通用性与可扩展性。