基于LSTM深度学习的数据预测matlab仿真

目录

1.算法概述

2.仿真效果

3.MATLAB仿真源码

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1.算法概述

　   long short term memory，即我们所称呼的LSTM，是为了解决长期以来问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。

       LSTM是深度学习领域一个非常受欢迎的模型，它被用以解决各种各样的问题。在交通领域，LSTM被广泛应用于道路、航空、铁路等各个方面的研究，例如基于LSTM建立车辆跟驰模型，利用LSTM进行短期交通流预测，公交车到站时间预测、共享单车需求预测、铁路客运量预测以及航空延误预测等等。本周，交通科研Lab将对LSTM的基础理论进行介绍，并以航空延误预测为例讲解如何建立LSTM模型。

       LSTM：长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决