时序预测：MATLAB实现基于Adam算法优化的LSTM神经网络时间序列预测

时间序列预测是一项重要的任务，在许多领域中都有广泛的应用，如金融、天气预报、股票市场等。长短期记忆神经网络（LSTM）是一种在时间序列预测中表现出色的深度学习模型。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于Adam算法优化的LSTM神经网络来进行时间序列预测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集。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的数据，而每一列代表不同的特征。我们可以使用MATLAB的csvread函数来读取CSV文件并将其转换为矩阵形式。以下是读取数据集的代码示例：

data = csvread('data.csv');

接下来，我们需要将数据集分为训练集和测试集。通常情况下，我们会将大部分数据用于训练，而保留一部分数据用于测试模型的性能。我们可以使用MATLAB的切片操作来实现这一步骤。以下是将数据集分割为训练集和测试集的代码示例：