基于LSTM的时间序列预测（附带MATLAB代码）

基于LSTM的时间序列预测（附带MATLAB代码）

时间序列预测是一项重要的任务，可以帮助我们理解和预测一系列随时间变化的数据。长短期记忆网络（LSTM）是一种强大的循环神经网络（RNN）架构，被广泛应用于时间序列预测任务。在本文中，我们将使用MATLAB实现基于LSTM的时间序列预测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备我们的数据集。假设我们有一系列按时间顺序排列的数值数据。这些数据可以代表任何事物的变化，比如股票价格、气温、销售数据等。我们将使用这些数据来训练我们的LSTM模型，并使用模型进行预测。

接下来，让我们看一下MATLAB代码的实现。首先，我们需要导入必要的MATLAB工具箱，包括Deep Learning Toolbox、Neural Network Toolbox和Statistics and Machine Learning Toolbox。

% 导入数据
data = [1, 2, 3