基于长短期记忆网络（LSTM）的时间序列预测（附带MATLAB完整代码）

最新推荐文章于 2025-09-16 15:25:36 发布
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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。

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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多维时序 | MATLAB实现CNN-LSTM多变量时序预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
05-01 5393
多维时序 | MATLAB实现CNN-LSTM多变量时序预测 目录多维时序 | MATLAB实现CNN-LSTM多变量多步预测基本介绍模型特点程序设计学习总结参考资料 基本介绍 本次运行测试环境MATLAB2020b，MATLAB实现CNN-LSTM多变量多步预测。 模型特点 深度学习使用分布式的分层特征表示方法自动提取数据中的从最低层到最高层固有的抽象特征和隐藏不变结构. 为了充分利用单个模型的优点并提高 预测性能, 现已提出了许多组合模型。 CNN 是多层前馈神经网络, 已被证明在提取隐藏
【价格预测】基于matlab时间序列股票价格预测【含Matlab源码 450期】
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03-05 8424
时间序列股票价格预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
RNN-LSTM与卷积神经网络Matlab实现详解
最新发布
weixin_36304957的博客
09-16 970
Matlab深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox™）是由MathWorks提供的集成式平台，专为设计、训练和部署深度神经网络而打造。其最大优势在于无缝整合数值计算、可视化与工程仿真环境，特别适合科研人员和工程师在控制系统、信号处理等领域开展端到端的AI项目开发。该工具箱主要包含以下几个核心功能模块：模块名称主要功能描述层库（Layer Library）提供全连接、卷积、LSTM、GRU、Bi-LSTM等多种预定义层对象网络构建 API。
LSTM(长短期记忆神经网络)时间序列预测
04-01
MATLAB实现LSTM(长短期记忆神经网络)时间序列预测
时间序列预测（十）——长短期记忆网络（LSTM）
qq_47885795的博客
10-22 5784
长短期记忆网络（LSTM, Long Short-Term Memory）是一种专门设计用来解决时间序列数据的循环神经网络（RNN）。LSTM的主要优势是能够，适用于处理长期记忆（长期依赖）的问题，同时在训练过程中避免了传统RNN常见的问题。在时间序列预测中，LSTM网络非常适合处理具有长期相关性的输入数据，例如气温变化、股票价格、驾驶员行为数据等。LSTM可以通过记忆单元和门控机制来决定哪些信息需要“记住”，哪些需要“遗忘”。
基于长短期记忆网络的时间序列预测
yuchunyu12的博客
09-25 434
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）的变种，专门用于处理时间序列数据，并且在时间序列预测中表现出色。
【LSTM-Attention】基于长短期记忆网络融合注意力机制的多变量时间序列预测研究（Matlab代码实现）
weixin_61181717的博客
10-22 222
在传统的LSTM模型中，输入序列的每个时间步都被平等对待，没有考虑到不同时间步的重要性差异。而引入注意力机制后，可以根据序列中的每个时间步的重要程度，对不同时间步的信息进行加权处理。而注意力层则根据序列中每个时间步的重要性，对LSTM层的输出进行加权融合，得到最终的预测结果。通过引入注意力机制，该方法能够更好地捕捉时间序列中的重要信息，提高预测的准确性和稳定性。该方法通过引入注意力机制，能够更好地捕捉时间序列中的重要信息，并提高预测的准确性和稳定性。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。
使用MATLAB进行LSTM时间序列数据预测
ByteSparkX的博客
09-11 994
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。
【LSTM时序预测】基于长短期记忆网络的时间序列预测附matlab完整代码.rar
10-28
本资源《LSTM时序预测：基于长短期记忆网络的时间序列预测附matlab完整代码》不仅提供了易于上手的代码实现，还附带了可以直接运行的数据和详细注释，是非常适合学习和实践的宝贵材料。通过本资源的学习，用户能够...
基于长短期记忆网络LSTM时间序列预测 要求2018b及以上版本，matlab代码 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RM
12-28
**基于长短期记忆网络LSTM的时间序列预测在MATLAB中的实现** 时间序列预测是一种常见的数据分析技术，用于预测未来的趋势和模式，特别是在经济、金融、气象学以及工程领域。本项目利用MATLAB编程环境，结合长短期...
【LSTM时序预测】基于双向长短期记忆网络的时间序列预测附matlab代码.rar
10-28
本文档是一套基于双向长短期记忆网络（LSTM）的时间序列预测教程，并附带完整的Matlab代码。教程适用于有一定编程基础和数值计算知识的大学生，特别是计算机科学、电子信息工程、数学等专业的学生，可用于课程设计、...
【时间序列预测】MATLAB实现基于ZOA-LSTM斑马优化算法（ZOA）优化长短期记忆网络（LSTM）进行时间序列预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
06-16
内容概要：本文档详细介绍了基于斑马优化算法（ZOA）优化长短期记忆网络（LSTM）进行时间序列预测的项目实例。项目旨在提升时间序列预测精度，实现自动化超参数调优，融合群体智能与深度学习技术，提高模型的泛化...
基于卷积-双向长短期记忆网络（CNN-BILSTM）的时间序列预测Matlab代码（适用于2019及以上版本）
05-04
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...
基于长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测附MATLAB实现
matlab_dingdang的博客
12-02 984
在金融市场、气象预测、股票走势等领域，时间序列预测一直是一个重要的问题。随着人工智能和机器学习的发展，越来越多的方法被应用于时间序列预测中。本文将介绍一种基于长短期记忆网络（LSTM）结合AdaBoost的时间序列预测方法。长短期记忆网络是一种特殊的循环神经网络，它在处理时间序列数据时表现出色。LSTM网络能够学习长期依赖关系，对于时间序列数据中的趋势和周期性变化有着较好的表现。然而，单独的LSTM网络可能无法充分捕捉时间序列数据中的复杂特征，因此需要结合其他方法进行预测。
LSTM时间序列预测模型实战
StyVue的博客
09-20 408
假设我们想预测未来一周内每天的温度，我们可以将过去一段时间的温度数据作为输入，然后使用LSTM模型来预测未来的温度值。LSTM通过三个门控单元（输入门、遗忘门和输出门）以及一个候选记忆单元来控制信息的流动，并能够长时间地记忆和更新所学到的知识。我们将首先介绍LSTM的原理，然后编写代码来构建和训练一个LSTM模型，并使用该模型进行时间序列预测。通过以上步骤，我们成功构建了一个LSTM模型，并使用该模型对未来一周的温度进行了预测。使用训练好的模型，我们可以对未来一周的温度进行预测，并将结果进行可视化。
基于MATLAB的LSTM神经网络时序预测
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m0_56146217的博客
03-18 10万+
首先在本文中不考虑已知序列的预测，即不使用观测值去进行下一步的预测，这在实际中是没有应用意义的，除非是已知实验数据再去进行一个模型的验证。 第一步：加载数据，并进行数据预处理 load Forcedata_1.mat %加载数据(double型，只有一列数据,时序预测没有实际时间，只有事情发生的顺序) data=force'; %将数据集转置 %% 序列的前 90% 用于训练，后 10% 用于测试 dataTrain = data(1:1000); %定义训练集 dataTest = da
基于LSTM网络的视觉识别matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
03-21 989
视觉识别技术是一种通过视觉传感器采集客观环境中的图像，并通过图像处理技术对采集得到的图像进行处理，分析并进行识别，从而为系统提供一个可进行分析的图像分析结果。从图的结构图可知，LSTM的记忆单元的工作原理为，当输入门进入”开“状态，那么外部信息由记忆单元读取信息，当输入门进入“关”状态，那么外部信息无法进入记忆单元。而遗忘门的功能则是在必要的时候对神经元的状态进行重置。第一、工业检测方面：视觉识别在工业检测领域，通过计算机进行自动化的视觉识别，可以最大程度的提高工业品的质量，并提升工业品的生产效率。
MATLAB中LSTM开发实战：理论与应用
weixin_26805451的博客
04-28 1299
序列数据，亦称作时间序列数据，是一种按时间顺序排列的数据集合，常见于股票价格、天气数据、用户行为日志等。序列数据的核心特征在于数据点的采集和存储具有时间上的连续性，这种特性使得时间信息成为分析序列数据时不可忽略的因素。不同于传统的静态数据，序列数据通常存在时间依赖性，即序列中的数据点不是独立的，前后数据点间可能存在某种规律或关联。在神经网络模型中，尤其是对于LSTM网络，序列数据的重要性尤为突出。
基于matlab的LSTM模型
ww596520206的博客
01-17 3074
时间序列，一维时间序列，matlab
基于GA-LSTM-Attention的多变量时间序列预测模型及MATLAB实现
资源摘要信息:"Matlab实现GA-LSTM-Attention遗传算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测（含模型描述及示例代码）" 本项目详细介绍了一种融合遗传算法（GA）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力...
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