基于 Matlab 的贝叶斯优化 LSTM 时间序列预测

基于 Matlab 的贝叶斯优化 LSTM 时间序列预测

时间序列预测是一项重要的任务，它可以帮助我们理解和预测各种现象和趋势。而 LSTM（Long Short-Term Memory）是一种强大的循环神经网络模型，特别适用于处理时间序列数据。在本文中，我们将介绍如何使用 Matlab 中的贝叶斯优化算法来改进 LSTM 时间序列预测模型。

首先，我们需要安装并加载必要的 Matlab 工具箱，包括 Deep Learning Toolbox、Statistics and Machine Learning Toolbox 和 Bayesian Optimization Toolbox。然后，我们可以开始定义和准备我们的时间序列数据。

% 导入时间序列数据
data = csvread('data.csv');

% 划分训练集和测试集