使用LSTM网络实现电价时间序列单步预测并附带MATLAB代码

最新推荐文章于 2025-09-13 21:20:35 发布

HackDashX

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本文介绍了使用LSTM网络进行电价时间序列单步预测的方法，通过MATLAB实现。内容涵盖数据预处理、模型创建、训练、预测及可视化。提供了一个简单示例，适用于初学者和进阶者进行模型调整。

使用LSTM网络实现电价时间序列单步预测并附带MATLAB代码

在本文中，我们将介绍如何使用长短期记忆网络（LSTM）来进行电价时间序列的单步预测。LSTM是一种递归神经网络，广泛应用于序列建模和预测任务。我们将使用MATLAB编写代码来实现这个任务。

首先，让我们导入所需的MATLAB工具包，并加载电价时间序列数据。

% 导入所需的工具包
import matlab.io.*
import matlab.net.*

% 加载电价时间序列数据
data = load('electricity_prices.mat');
prices

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基于LSTM的交通流时间序列单步预测和未来预测

2301_79326930的博客

09-10

540

在本文中，我们将介绍如何使用LSTM实现交通流时间序列的单步预测，并展示如何利用该模型进行未来交通流量的预测。假设我们有一段时间内的交通流量数据，可以表示为一个时间序列，其中每个时间步表示一个小时的流量。在上述代码中，我们首先指定了未来的时间步数，即要预测的时间步数。最后，我们使用训练好的模型对未来的交通流量进行预测。接下来，我们将构建LSTM模型。通过以上步骤，我们可以使用基于LSTM的方法实现交通流时间序列的单步预测和未来预测。除了单步预测，我们还可以使用训练好的LSTM模型进行未来交通流量的预测。

【回归预测-Lstm预测】基于长短期记忆网络LSTM实现电价时间序列单步预测附matlab代码

qq_59747472的博客

09-07

766

时间序列数据往往反映了某个事件发展的规律,蕴含着丰富的潜在信息。长短期记忆(LSTM)神经网络由于其网络结构的特殊性可以储存信息,解决长期依赖问题,常被用于时间序列预测。对LSTM的研究有利于高效挖掘出时序数据中的重要信息,对社会、经济等各个方面的发展均有着重要的影响。智能优化算法。

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lstm单变量单步预测

weixin_44992737的博客

11-20

2286

lstm单变量单步预测

双向LSTM+三维时序卷积｜基于深度学习的短期电价预测方法设计

最新发布

m0_70335361的博客

09-13

1018

本文提出了一种基于深度学习的短期电价预测方法CTLSTM模型，融合了卷积、时序卷积和双向LSTM网络的优势。研究采用澳大利亚电力市场数据，通过特征工程筛选出电力负荷、湿度等关键特征。实验表明，该模型的RMSE为17.17，比传统LSTM降低约43%，预测精度显著提升。模型结合了局部特征提取和全局时序建模能力，为电力市场交易提供了有效的决策支持工具。

基于LSTM模型的电价预测

05-30

852

电价预测，数据预测

lstm单步预测

Ling_Ze的博客

01-30

348

lstm单步预测

精选资源

【回归预测-Lstm预测】基于长短期记忆网络LSTM实现电价时间序列单步预测附matlab代码.zip

03-29

2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士...

基于LSTM的电价时间序列单步预测代码实现

2301_79325657的博客

08-09

448

经过200个时期的训练后，模型在测试集上的均方根误差（RMSE）为1.04，表示模型在一定程度上可以对电价进行准确的预测。同时，我们将训练集、验证集和测试集的真实电价和模型预测电价进行可视化，在图表中可以明显看出模型对电价的预测具有良好的匹配性。时间序列预测是许多领域的重要问题，例如股票价格预测、气象数据预测等。在这篇文章中，我们将使用长短期记忆网络（LSTM）来实现电价时间序列的单步预测，并提供相关的Matlab代码。为了训练模型，我们将数据分为训练集（70%），验证集（15%）和测试集（15%）。

LSTM在电价时间序列预测中的应用与Matlab实现

资源摘要信息:"【回归预测-Lstm预测】基于长短期记忆网络LSTM实现电价时间序列单步预测附matlab代码.zip" 1. 项目概述：该资源是一项与电气工程、数据科学和机器学习密切相关的研究项目，旨在应用长短期记忆网络...

PyTorch LSTM单步预测

weixin_45063703的博客

04-13

902

LSTM 航空乘客预测单步预测的两种情况。简单运用LSTM 模型进行预测分析。加入注意力机制的LSTM 对航空乘客预测采用了目前市面上比较流行的注意力机制，将两者进行结合预测。多层 LSTM 对航空乘客预测简单运用多层的LSTM 模型进行预测分析。双向LSTM 对航空乘客预测双向LSTM网络对其进行预测。MLP多层感知器对航空乘客预测简化版使用MLP 对航空乘客预测CNN + LSTM 航空乘客预测采用的CNN + LSTM网络对其进行预测。ConvLSTM 航空乘客预测。

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

回归预测 - MATLAB实现LSTM(长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据）

05-27

回归预测 | MATLAB实现LSTM(长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据）多输入单输出，运行环境MATLAB2018b及以上。

基于Matlab的LSTM模型时间序列多步预测——单对单

05-12

深度学习模型现在很火，应用的领域也是各方各面。在序列预测方面，当属LSTM模型的应用最广。我基于matlab编写了用LSTM模型实现多步预测时间序列的程序代码。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2018版之后的所有版本。

基于LSTM深度学习模型进行温度的单步预测(使用PyTorch构建模型)

weixin_48857697的博客

10-09

4838

爬取了成都历史天气数据并使用PyTorch构建一个LSTM模型来进行单步温度预测。

基于 LSTM 的船舶轨迹预测，单步预测

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fyuhao的博客

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LSTM 单步预测：数据集与源码

gitblog_09813的博客

09-05

489

LSTM 单步预测：数据集与源码【下载地址】LSTM单步预测数据集与源码该项目包含两个核心部分：1. **数据集**：一个适合用于演示的时间序列数据集，可用于训练和测试LSTM模型。2. **源码**：使用Python语言，基于深度学习库TensorFlow或Keras实现的LSTM单步预测模型代码。源码详细注释，帮...

LSTM 航空乘客预测单步预测的两种情况

weixin_45063703的博客

08-16

7613

近期回顾LSTM 做时间序列数据预测，网上也有很多的教程，在跑这个程序时，遇到一些问题，特此记录分享一下。使用LSTM 进行单步预测和多步预测，LSTM 的输出格式要重新调整，简单演示，不调参数。这篇文章加入注意力机制的LSTM 对航空乘客预测，加了注意力机制的东西，有兴趣可以看看。外国学者写的文章，比较具体，有兴趣可以进去看看。我喜欢直接代码+ 结果展示先代码可以跑通，才值得深入研究每个部分之间的关系；进而改造成自己可用的数据。使用LSTM网络，数据要归一化处理，格式要处理。

基于LSTM的电价时间序列单步预测代码实现 Python

07-08

### 数据预处理在使用LSTM模型进行电价时间序列单步预测之前，需要对数据进行预处理。这包括数据清洗、归一化等步骤，以消除噪声和量纲不一致的问题[^2]。通常，我们会使用`pandas`库来加载和处理数据，并使用`MinMaxScaler`来归一化数据。 ```python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 加载数据 data = pd.read_csv('electricity_price.csv') # 选择电价列 price_data = data['Price'].values.reshape(-1, 1) # 归一化数据 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(price_data) ``` ### 构建数据集为了训练LSTM模型，我们需要将时间序列数据转换为监督学习格式。这意味着我们需要创建输入输出对，其中输入是过去的时间步，输出是下一个时间步的值。 ```python def create_dataset(data, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(data)-look_back-1): a = data[i:(i+look_back), 0] X.append(a) Y.append(data[i + look_back, 0]) return np.array(X), np.array(Y) # 设置look_back参数 look_back = 1 X, y = create_dataset(scaled_data, look_back) # 重塑输入数据以适应LSTM [samples, time steps, features] X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1)) ``` ### 创建LSTM模型接下来，我们创建一个LSTM模型。该模型将包含一个LSTM层和一个全连接层作为输出层。 ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense # 创建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(4, input_shape=(look_back, 1))) model.add(Dense(1)) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') ``` ### 训练模型现在我们可以用准备好的数据来训练我们的LSTM模型。 ```python # 分割训练集和测试集 train_size = int(len(X) * 0.67) test_size = len(X) - train_size X_train, X_test = X[0:train_size], X[train_size:len(X)] y_train, y_test = y[0:train_size], y[train_size:len(y)] # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1, verbose=2) ``` ### 模型评估训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型的表现。 ```python # 预测 train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) # 反归一化 train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test]) ``` ### 结果可视化最后，我们将预测结果与实际值进行比较，并绘制出来。 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 移位绘图 train_predict_plot = np.empty_like(scaled_data) train_predict_plot[:, :] = np.nan train_predict_plot[look_back:len(train_predict)+look_back, :] = train_predict # 测试预测绘图 test_predict_plot = np.empty_like(scaled_data) test_predict_plot[:, :] = np.nan test_predict_plot[len(train_predict)+(look_back*2)+1:len(scaled_data)-1, :] = test_predict # 绘制原始数据集 plt.plot(scaler.inverse_transform(scaled_data)) # 绘制预测数据 plt.plot(train_predict_plot, label='Train Predict') plt.plot(test_predict_plot, label='Test Predict') plt.legend() plt.show() ``` 以上就是使用LSTM模型进行电价时间序列单步预测的基本流程。请注意，您可能需要根据具体的数据集调整参数和预处理步骤。