基于长短期记忆网络(LSTM)的时间序列预测(附带MATLAB完整代码)

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本文介绍如何在MATLAB中利用LSTM进行时间序列预测,包括数据准备、模型构建、训练、预测和性能评估,提供完整MATLAB代码示例。

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时间序列预测是一项重要的任务,可以应用于许多领域,如股票市场、气象预报和交通流量预测。长短期记忆网络(LSTM)是一种适用于序列数据建模的深度学习模型,它在处理时间相关性和长期依赖性方面表现出色。在本文中,我们将介绍如何使用MATLAB实现基于LSTM的时间序列预测,并提供完整的MATLAB代码。

首先,我们需要准备数据。对于时间序列预测任务,我们需要一个包含历史观测值的数据集。为了简化示例,我们将使用一个虚拟的时间序列数据集。以下是示例数据集的一部分:

% 示例时间序列数据
data = [10, 20, 30, 40, 50,
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