基于MATLAB的LSTM神经网络回归预测

LSTM（长短期记忆）神经网络是一种在序列数据建模中表现出色的深度学习模型。在这篇文章中，我们将使用MATLAB来构建一个LSTM神经网络回归模型，并使用它进行时间序列数据的预测。

首先，让我们来了解一下LSTM神经网络的基本原理。LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，它通过使用门控单元来有效地捕捉和存储序列数据中的长期依赖关系。这种门控机制使得LSTM能够在处理长序列数据时避免梯度消失或梯度爆炸的问题。

接下来，我们将使用MATLAB中的Deep Learning Toolbox来构建LSTM神经网络模型。下面是一个简单的示例，展示了如何使用LSTM网络来进行时间序列数据的回归预测。

% 步骤 1: 准备数据
% 假设我们有一个包含100个时间步的时间序列数据，我们将使用前80个时间步作为训练集，后20个时间步作为测试集
data = rand(1, 100)