基于LSTM的时间序列预测（附带MATLAB代码）

最新推荐文章于 2025-06-02 10:54:56 发布
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本文介绍如何使用MATLAB实现基于LSTM的时间序列预测。通过导入数据，定义包含LSTM层和回归层的网络，使用Adam优化器训练模型，并进行预测，最后展示预测结果。提供MATLAB代码示例，帮助理解LSTM在时间序列预测中的应用。

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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
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基于MATLAB的LSTM时间序列神经网络预测
m0_47037246的博客
07-03 1332
最后，我们使用训练好的模型进行时间序列的预测并评估模型的性能。我们将通过一个简单的示例来演示如何构建和训练LSTM模型，并使用该模型进行时间序列的预测。通过以上步骤，我们成功地构建了一个基于MATLAB的LSTM时间序列神经网络模型，并使用该模型进行了股票价格的预测。假设我们要预测股票价格的未来走势，我们可以使用历史的股票价格数据作为我们的训练集。然后，我们使用for循环遍历数据集，并将每个滑动窗口中的数据添加到输入序列和目标序列中。完成训练后，我们可以使用训练好的模型来进行时间序列的预测。
使用MATLAB进行LSTM时间序列数据预测
ByteSparkX的博客
09-11 948
在本文中，我们将使用MATLAB来实现LSTM模型，并进行时间序列数据的预测。在上述代码中，我们首先定义了LSTM模型的结构。最后，我们可以将原始数据、训练集、测试集和预测结果进行可视化，以评估模型的性能。最后，我们可以将原始数据、训练集、测试集和预测结果进行可视化，以评估模型的性能。训练完成后，我们可以使用训练好的LSTM模型对测试集进行预测。在上述代码中，我们使用训练好的LSTM模型对测试集进行预测，并将预测结果保存在。在上述代码中，我们使用训练好的LSTM模型对测试集进行预测，并将预测结果保存在。
基于matlab代码实现LSTM时序预测-递归预测未来数据，基于长短期记忆神经网络(LSTM)的时间序列预测
2501_90824910的博客
05-02 574
基于matlab代码实现LSTM时序预测-递归预测未来数据，基于长短期记忆神经网络(LSTM)的时间序列预测，递归预测未来数据 单输入单输出！ 无需更改代码替换数据集即可运行！输入数据为excel格式！ 1、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等，图很多，
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
Matlab实现LSTM-SVM时间序列预测
最新发布
2501_91572946的博客
06-02 1075
一、方法原理（一）LSTM（长短期记忆网络）LSTM 是 RNN（循环神经网络）的一种特殊变体，通过引入门控机制解决了传统 RNN 存在的梯度消失和梯度爆炸问题，使其能够更好地处理长序列数据中的长期依赖关系。LSTM 单元包含遗忘门、输入门和输出门，遗忘门决定上一时刻的哪些信息将被保留或遗忘；输入门控制当前输入的信息；输出门则决定当前单元状态的哪些部分将作为输出。这种结构使得 LSTM 能够选择性地记忆和更新信息，适用于挖掘时间序列数据中的复杂模式和趋势。（二）SVM（支持向量机）
SCI顶级优化 基于鲸鱼算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络WOA-CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码
m0_60703264的博客
04-02 1378
风电功率预测是风电场安全稳定运行和电网调度的重要保障。本文提出了一种基于鲸鱼算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络（WOA-CNN-LSTM-Attention）的风电功率多输入单输出回归预测模型。该模型首先利用卷积神经网络提取风电功率时序数据的局部特征，然后通过长短记忆网络学习数据的长期依赖关系，最后引入注意力机制增强模型对重要特征的关注度。此外，采用鲸鱼算法优化模型超参数，提高模型预测精度。
时序预测：使用MATLAB实现LSTM神经网络进行时间序列预测
YovcGit的博客
09-26 666
在本文中，我们将使用MATLAB来实现一个基本的LSTM神经网络，并用它来进行时间序列预测。需要注意的是，LSTM神经网络对于时间序列数据的预测可能会受到许多因素的影响，例如数据的噪音、趋势、周期性等。因此，在实际应用中，你可能需要进行更多的数据预处理和特征工程，以及对模型进行更深入的调优和验证。在上述代码中，我们使用了一个包含一个LSTM层、一个全连接层和一个回归层的层序列。在上述代码中，我们使用训练好的LSTM模型对训练集和测试集进行预测，并绘制了观测值、训练集预测值和测试集预测值的图形。
基于长短期记忆网络（LSTM）的时间序列预测算法matlab代码实现（适用于Matlab 2018版本及以上）
05-24
内容概要：本文详细介绍了如何利用长短期记忆网络（LSTM）在MATLAB 2018及以上版本中实现时间序列预测。文章从引言开始，解释了LSTM在网络中的重要性和应用场景，接着逐步讲解了数据准备、LSTM模型构建、模型训练、...
基于CNN-BiLSTM的时间序列预测MATLAB实现及其应用场景
04-23
内容概要：本文详细介绍了基于卷积-双向长短期记忆网络（CNN-BiLSTM）的时间序列预测模型的MATLAB实现。首先解释了为何选择CNN-BiLSTM进行时间序列预测，接着展示了数据准备步骤，包括生成示例数据、数据预处理以及...
基于卷积-双向长短期记忆网络（CNN-BILSTM）的时间序列预测的Matlab代码（适用于2019版及以上）
05-25
内容概要：本文详细介绍了利用卷积-双向长短期记忆网络（CNN-BILSTM）进行时间序列预测的Matlab代码实现方法。首先对数据进行了预处理，如标准化和创建滑动窗口。接着构建了CNN-BILSTM模型架构，包括卷积层、池化层...
MATLAB实现LSTM时间序列预测
weixin_58438203的博客
02-09 2758
LSTM模型可以在一定程度上学习和预测非平稳的时间序列，其具有强大的记忆和非线性建模能力，可以捕捉到时间序列中的复杂模式和趋势[4]。在这种情况下，LSTM模型可能会自动学习到时间序列的非平稳性，并在预测中进行适当的调整。其次，在模型训练时，学习到的权重参数在时间步骤之间是共享的，故对长时间序列的训练具有一定的可拓展性，而且比起传统的神经网络模型，它所需参数数量较少，降低了模型的复杂度。其中，输入门控制特征的流向信息，输出门控制特征的输出信息，遗忘门控制特征的去除与遗忘，记忆细胞负责存储细胞状态信息。
LSTM 时间序列预测MATLAB
06-17
神经网络时间序列预测 Long Short-Term Memory 带有三千个数据的例子，运行时间较长，各位可以适当减少输入属于然后进行预测。 循环神经网络 电力负荷预测
基于LSTM实现时间序列数据预测含Matlab源码
07-11
1.版本：matlab2019a，不会运行可私信 2.领域：【回归预测-LSTM】 3.内容：基于LSTM实现时间序列数据预测含Matlab源码 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用
时间序列预测及matlab编程
03-07
举例说明了序列的建模预测，并给出相应模型详细的源代码，不管对要快速上手还是要深入学习的人来说，都是一份很好的资料。
基于Matlab建模代码LSTM时间序列预测，LSTM长短期记忆神经网络
擅自各种语言算法！欢迎咨询！
03-14 1366
基于Matlab建模代码LSTM时间序列预测，LSTM长短期记忆神经网络使用该程序可以：（1）使用LSTM神经网络对时间序列数据进行建模（2）以测试集RMSE最小为原则自动调参以防止过拟合为原则自动调参以防止过拟合（3）根据目的不同（拟合模型还是预测未来？），可以选择开环预测或闭环预测（4）分训练集和测试集显示拟合图，显示调参过程中的RMSE热力图（5）建模后进行预测并画图。
基于长短期记忆网络（LSTM）的数据回归预测（附Matlab完整代码）
AtdiHtml的博客
09-21 490
首先，我们需要准备我们的数据。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，每个时间步有多个特征。我们的目标是根据过去的一些时间步来预测下一个时间步的特征值。本文将介绍如何使用Matlab实现基于LSTM的数据回归预测，并提供相应的源代码。请注意，以上代码仅为简化的示例，并未包含完整的错误处理和参数调整过程。在实际应用中，您可能需要进行更多的数据预处理、参数调优和模型评估工作。如果您有任何进一步的问题，请随时提问。现在，我们将展示如何使用LSTM模型来预测下一个时间步的特征值。
【LSTM时序预测】基于长短记忆神经网络LSTM实现交通流时间序列单步预测含验证和预测未来附matlab代码
matlab_dingdang的博客
04-12 545
有效地预测使用阶段的故障数据对于合理制定可靠性计划以及开展可靠性维护活动等具有重要的指导意义.从复杂系统的历史故障数据出发,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的故障时间序列预测方法,包括网络结构设计,网络训练和预测过程实现算法等,进一步以预测误差最小为目标,提出了一种基于多层网格搜索的LSTM预测模型参数优选算法,通过与多种典型时间序列预测模型的实验对比,验证了所提出的LSTM预测模型及其参数优选算法在故障时间序列分析中具有很强的适用性和更高的准确性.
使用LSTM进行时间序列数据预测的Matlab源码
PixelLoom的博客
09-08 537
以上是一个简单的使用LSTM进行时间序列数据预测的Matlab源代码。最后，我们使用训练好的模型对未来的观测值进行预测，并输出预测结果。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现基于LSTM的时间序列数据预测，并提供相应的源代码。首先，我们需要准备我们的数据。我们的目标是根据过去的观测值来预测未来的观测值。请注意，这只是一个简单的示例代码，你可以根据自己的数据集和需求进行修改和扩展。希望这个简单的示例能帮助你理解如何使用LSTM进行时间序列数据预测，并为你构建自己的模型提供一些指导。
时间序列分析 | LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（Matlab完整程序）
前程算法屋的博客
02-27 530
时间序列分析 | LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（Matlab完整程序）
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