使用MATLAB进行LSTM时间序列数据预测

最新推荐文章于 2025-06-11 22:20:28 发布
最新推荐文章于 2025-06-11 22:20:28 发布
阅读量945 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： matlab lstm 开发语言 Matlab
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ByteSparkX/article/details/132808957
Matlab 专栏收录该内容
125 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文详细介绍了如何使用MATLAB构建和训练LSTM模型进行时间序列数据预测。首先，文章阐述了数据预处理步骤，包括加载数据集、归一化和划分训练测试集。接着，详细展示了LSTM模型的构建过程，包括定义模型结构和设置训练选项。训练完成后，文章解释了如何使用训练好的模型进行预测，并将预测结果反归一化。最后，讨论了模型性能评估，通过可视化原始数据、训练集、测试集和预测结果来评估模型的准确性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用MATLAB进行LSTM时间序列数据预测

LSTM（长短期记忆）是一种在时间序列数据预测中广泛应用的深度学习模型。它具有强大的记忆能力和对长期依赖关系的建模能力，使其成为处理时间序列数据的理想选择。在本文中，我们将使用MATLAB来实现LSTM模型，并进行时间序列数据的预测。

首先，我们需要加载数据集并进行预处理。假设我们的数据是一个单变量时间序列，存储在名为"dataset.csv"的文件中。以下是加载和预处理数据的MATLAB代码：

% 加载数据集
data = readmatrix('dataset.csv');

% 数据归一化
data_min = min
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
基于MATLAB的LSTM时间序列神经网络预测
m0_47037246的博客
07-03 1328
最后，我们使用训练好的模型进行时间序列的预测并评估模型的性能。我们将通过一个简单的示例来演示如何构建和训练LSTM模型，并使用该模型进行时间序列的预测。通过以上步骤，我们成功地构建了一个基于MATLAB的LSTM时间序列神经网络模型，并使用该模型进行了股票价格的预测。假设我们要预测股票价格的未来走势，我们可以使用历史的股票价格数据作为我们的训练集。然后，我们使用for循环遍历数据集，并将每个滑动窗口中的数据添加到输入序列和目标序列中。完成训练后，我们可以使用训练好的模型来进行时间序列的预测。
MATLAB之LSTM预测
09-23
matlab深度学习工具箱之LSTM， 采用历史序列进行预测， MATLAB应用实例 直接采用工具箱进行序列预测
SCI顶级优化 基于鲸鱼算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络WOA-CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码
m0_60703264的博客
04-02 1378
风电功率预测是风电场安全稳定运行和电网调度的重要保障。本文提出了一种基于鲸鱼算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络（WOA-CNN-LSTM-Attention）的风电功率多输入单输出回归预测模型。该模型首先利用卷积神经网络提取风电功率时序数据的局部特征，然后通过长短记忆网络学习数据的长期依赖关系，最后引入注意力机制增强模型对重要特征的关注度。此外，采用鲸鱼算法优化模型超参数，提高模型预测精度。
LSTM-XGBoost回归预测，多输入单输出（Matlab完整源码和数据）
最新发布
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
06-11 1047
LSTM-XGBoost回归预测，多输入单输出（Matlab完整源码和数据）
【时序预测】Matlab使用CNN-LSTM进行序列预测，时序预测
qq_40348732的博客
09-07 804
本例中，数据易于预测，所以结果相对较好，主要供教学使用。注释详细，方便学习，如遇问题可远程帮忙调通。原始数据为Excel，方便替换为自己的数据。链接：https://m.tb.cn/h.5eSQJD4?Matlab使用CNN-LSTM进行序列预测，时序预测。2、随机划分训练集（60个样本）、测试集（15）个样本。对训练集、测试集标签进行归一化。1、加载数据，Excel一共75行，即75个样本。前11列是数据，最后一列是预测值。5、测试，对测试结果进行反归一化。
MATLAB实现LSTM时间序列预测
weixin_58438203的博客
02-09 2751
LSTM模型可以在一定程度上学习和预测非平稳的时间序列，其具有强大的记忆和非线性建模能力，可以捕捉到时间序列中的复杂模式和趋势[4]。在这种情况下，LSTM模型可能会自动学习到时间序列的非平稳性，并在预测中进行适当的调整。其次，在模型训练时，学习到的权重参数在时间步骤之间是共享的，故对长时间序列的训练具有一定的可拓展性，而且比起传统的神经网络模型，它所需参数数量较少，降低了模型的复杂度。其中，输入门控制特征的流向信息，输出门控制特征的输出信息，遗忘门控制特征的去除与遗忘，记忆细胞负责存储细胞状态信息。
时序预测 - MATLAB实现LSTM时间序列未来多步预测（完整源码和数据）
05-26
在本文中，我们将深入探讨如何使用MATLAB实现LSTM（长短期记忆网络）进行时间序列的未来多步预测。LSTM是一种特殊的递归神经网络，特别适合处理序列数据，如时间序列，因为它能够记住长期依赖关系，从而在预测中发挥...
MATLAB实现CNN-LSTM时间序列预测（完整源码和数据）
10-14
在本资源中，我们主要探讨的是使用MATLAB实现CNN-LSTM模型进行时间序列预测的方法。CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短时记忆网络）是深度学习领域中的两种重要模型，它们在处理时间序列数据，特别是序列的特征提取和...
MATLAB实现LSTM时间序列预测源码+全部数据（高分项目）.zip
03-20
MATLAB实现LSTM时间序列预测源码+全部数据（高分项目）.zip个人97分的期末大作业，主要针对计算机相关专业的正在做课程设计和期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。包含全部项目源码、该项目可以直接使用、...
MATLAB实现CNN-BiLSTM时间序列预测（完整源码和数据）
10-30
MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测， 数据为单变量时间序列数据，程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件，运行环境MATLAB2020b及以上，运行主程序CNN_BiLSTMTS...
时序预测 | MATLAB实现基于LSTM长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
08-13 2057
时序预测 | MATLAB实现基于LSTM长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)
基于Matlab的LSTM模型时间序列多步预测——多对单
05-12
LSTM在时间序列预测方面的应用非常广，但有相当一部分没有考虑使用多长的数据预测下一个，类似AR模型中的阶数P。我基于matlab2021版编写了用LSTM模型实现多步预测时间序列的程序代码，可以自己调整使用的数据“阶数”。序列数据是我随机生成的，如果有自己的数据，就可以自己简单改一下代码，读取txt或excel都可以。注意读取后的序列必须命名为行向量。代码最后还提供了误差分析部分，展示了绝对误差、MAE、RMSE、MAPE共4个误差指标，可供参考。代码基于matlab2021版编写，适用于2021版之后的所有版本。
LSTM 时间序列预测MATLAB
06-17
神经网络时间序列预测 Long Short-Term Memory 带有三千个数据的例子，运行时间较长，各位可以适当减少输入属于然后进行预测。 循环神经网络 电力负荷预测
MATLAB在时间序列建模预测及程序代码
05-04
时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域，即时间序列分析。代码
时间序列预测 | Matlab 长短期记忆网络(LSTM)的时间序列预测（时序）
前程算法屋的博客
08-27 275
时间序列预测 | Matlab 长短期记忆网络(LSTM)的时间序列预测（时序）
基于MATLAB的LSTM神经网络时序预测
热门推荐
m0_56146217的博客
03-18 10万+
首先在本文中不考虑已知序列的预测，即不使用观测值去进行下一步的预测，这在实际中是没有应用意义的，除非是已知实验数据再去进行一个模型的验证。 第一步：加载数据，并进行数据预处理 load Forcedata_1.mat %加载数据(double型，只有一列数据,时序预测没有实际时间，只有事情发生的顺序) data=force'; %将数据集转置 %% 序列的前 90% 用于训练，后 10% 用于测试 dataTrain = data(1:1000); %定义训练集 dataTest = da
基于LSTM的时间序列数据预测Matlab代码
uote_e的博客
06-19 1282
在这篇文章中，我们将介绍如何使用LSTM神经网络模型来进行时间序列数据预测，并给出相应的Matlab代码。总结一下，本文介绍了如何使用LSTM神经网络模型对时间序列数据进行预测，并给出了相应的Matlab代码。这里使用了Matlab自带的神经网络工具箱，首先创建一个序列输入层，然后创建一个LSTM层和一个全连接层，最后将三个层连接起来，得到LSTM模型net。这里将除了最后12个月的数据作为训练集，最后12个月的数据作为测试集。最后，我们使用训练好的LSTM模型对测试集进行预测，并将预测结果可视化。
基于Matlab建模代码LSTM时间序列预测，LSTM长短期记忆神经网络
擅自各种语言算法！欢迎咨询！
03-14 1353
基于Matlab建模代码LSTM时间序列预测，LSTM长短期记忆神经网络使用该程序可以：（1）使用LSTM神经网络对时间序列数据进行建模（2）以测试集RMSE最小为原则自动调参以防止过拟合为原则自动调参以防止过拟合（3）根据目的不同（拟合模型还是预测未来？），可以选择开环预测或闭环预测（4）分训练集和测试集显示拟合图，显示调参过程中的RMSE热力图（5）建模后进行预测并画图。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值