基于长短期记忆网络（LSTM）的数据回归预测（附Matlab完整代码）

最新推荐文章于 2025-06-02 10:55:00 发布

AtdiHtml

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本文介绍如何利用Matlab中的深度学习工具箱建立LSTM模型，进行数据回归预测。首先，确保安装Matlab并具备编程基础，然后准备时间序列数据，将其划分为训练集和测试集。接着，构建LSTM模型并训练，最后进行预测并计算误差，通过可视化预测效果评估模型性能。此示例简化了实际应用中可能涉及的数据预处理、参数调优和模型评估等步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变种，它在序列建模任务中表现出色。本文将介绍如何使用Matlab实现基于LSTM的数据回归预测，并提供相应的源代码。

在开始之前，确保您已经安装了Matlab，并且具备一定的编程基础。我们将使用深度学习工具箱中的函数来构建和训练LSTM模型。

首先，我们需要准备我们的数据。假设我们有一个包含时间序列数据的CSV文件，其中每一行代表一个时间步，每个时间步有多个特征。我们的目标是根据过去的一些时间步来预测下一个时间步的特征值。

以下是一个简化的示例数据集（示例数据集仅用于说明目的，实际应用中的数据可能更加复杂）：

时间步,特征1,特征2,特征3
1,0.1,0.2,0.3
2,0.2,0.3,0.4
3,0.3,0.4,0.5
4,0.4,0.5,0.6
5,0.5,0.6,0.7

现在，我们将展示如何使用LSTM模型来预测下一个时间步的特征值。

% 步骤1：加载和准备数据
data = readmatrix(

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