本文介绍了如何在MATLAB中利用RNN（循环神经网络），特别是LSTM层，进行时间序列预测。首先，文章讲解了数据预处理，包括数据集的划分。接着，展示了如何构建和训练RNN模型，包括定义LSTM层和设置训练选项。最后，文中给出了模型评估，包括预测测试集并计算均方误差。通过完整的MATLAB代码示例，帮助读者理解并实现RNN时间序列预测。
时间序列预测是指根据过去的观测值来预测未来的数值。在机器学习领域，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种常用的模型，用于处理时间序列数据。本文将介绍如何使用MATLAB实现RNN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。假设我们有一个已知的时间序列数据集，其中包含一系列的观测值。我们将使用这些观测值来训练RNN模型，并预测未来的数值。
以下是一个简化的示例数据集，表示为MATLAB中的向量：
data = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]
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