「团结引擎技术路线图」反馈有奖征集中

　　内容概要：本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的CS-LSTM（压缩感知与长短期记忆网络结合）时间序列预测项目。项目首先介绍了背景和意义，指出压缩感知（CS）能够降低数据采样率并高效恢复信号，而LSTM则擅长捕捉时间序列中的复杂动态。接着阐述了项目面临的挑战及解决方案，如稀疏表示与测量矩阵设计、压缩数据恢复复杂度等。项目的核心模块包括稀疏编码、压缩采样、信号重构与预测。通过随机高斯矩阵和DCT变换实现压缩采样，利用LSTM网络进行时序预测，并通过优化算法实现信号重构。此外，文档还展示了具体的代码实现，涵盖环境准备、数据预处理、模型训练与评估等阶段。最后，项目提出了未来改进方向，如多尺度特征融合、在线学习与增量更新等。 　　适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉MATLAB和深度学习框架的研发人员，以及对时间序列预测和压缩感知技术感兴趣的学者和工程师。 　　使用场景及目标：①通过CS-LSTM模型对多维时间序列数据进行高效采样与精准预测；②应用于智能电网负荷预测、金融市场行情分析、环境监测、工业设备状态监测、智能交通流量管理、医疗健康监测、智能制造过程优化、无线传感网络数据管理等领域；③实现端到端的时间序列预测流程，包括数据预处理、压缩采样、信号重构、模型训练与预测，以提升预测准确性和鲁棒性。 　　其他说明：项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现步骤，还附带了完整的程序代码和GUI设计，便于用户理解和实践。同时，文档强调了系统的灵活性和扩展性，支持多平台部署和GPU加速，满足实时在线预测需求。此外，项目还引入了自动化超参数优化、模型轻量化与边缘部署等前沿技术，进一步提升了系统的性能和适应能力。