使用RNN-LSTM卷积神经网络进行空调功耗数据回归预测（附带Matlab代码）

空调功耗数据回归预测是一项重要的任务，可以帮助我们了解和优化空调系统的能效。在本文中，我们将使用RNN-LSTM卷积神经网络来实现这个预测任务，并附带相应的Matlab代码。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含空调功耗数据的时间序列数据集，其中每个时间步包括多个特征（如温度、湿度等）。我们的目标是根据过去的时间步来预测未来一段时间内的空调功耗。

以下是实现这一任务的步骤：

1. 数据预处理：
   在开始建模之前，我们需要对数据进行预处理。首先，我们将数据集分为训练集和测试集，通常可以使用80%的数据作为训练集，剩余的20%作为测试集。然后，我们需要对数据进行标准化处理，将每个特征缩放到0和1之间，以避免不同特征的数值范围差异对模型的影响。

2. 数据序列化：
   LSTM网络是一种适合处理序列数据的循环神经网络。为了将数据输入到LSTM网络中，我们需要将数据转换为序列形式。在这里，我们可以选择使用滑动窗口方法，即将过去的时间步作为输入序列，下一个时间步的功耗作为输出标签。我们可以根据需要调整滑动窗口的大小。

3. 搭建RNN-LSTM卷积神经网络：
   在这个任务中，我们将使用RNN-LSTM卷积神经网络来进行功耗预测。这种网络结构可以捕捉时间序列数据的长期依赖关系，并且还可以从输入数据中提