时序预测：使用MATLAB实现BiLSTM进行时间序列的多步未来预测

最新推荐文章于 2024-11-24 22:38:28 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/library_git927/article/details/132960297
本文介绍了如何使用MATLAB实现BiLSTM模型进行时间序列的多步未来预测。从数据集准备到模型构建，再到训练和多步预测的详细步骤，展示了BiLSTM在捕捉时间序列长期依赖关系上的优势，适用于股票价格预测、天气预测等领域。

在时间序列分析中，预测未来的数值是一项具有挑战性的任务。一种流行的方法是使用递归神经网络（RNN）进行时序预测。其中，双向长短期记忆网络（BiLSTM）是一种强大的RNN变体，能够捕捉时间序列中的长期依赖关系。本文将展示如何使用MATLAB实现BiLSTM模型，以进行时间序列的多步预测。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个时间序列数据集，其中包含一系列按时间顺序排列的观测值。我们将使用前面的观测值来预测未来的多个时间步长的数值。

下面是MATLAB代码中准备数据集的示例：

% 准备数据集
data = [1, 2, 3, 4, 5
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MATLAB实现多步未来时间序列预测的BP神经网络
web_bug407的博客
09-19 421
首先，我们需要准备时间序列数据。假设我们有一个包含n个时间步的时间序列，我们要使用前m个时间步的数据来预测接下来k个时间步的值。我们可以将时间序列数据组织为一个n-m-k的矩阵，其中每一行包含m个输入时间步的数据和k个目标时间步的数据。BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，它通过反向传播算法来训练网络，并可以用于解决多种问题，包括时间序列预测。时间序列预测是一种重要的数据分析任务，它可以帮助我们预测未来的数值趋势。接下来，让我们看一下如何使用MATLAB来实现BP神经网络进行多步未来时间序列预测。
时序预测 | MATLAB实现BiLSTM时间序列未来多步预测
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。
09-11 3086
时序预测 | MATLAB实现BiLSTM时间序列未来多步预测
SVM学习笔记（2 ）libsvm--svmtrain\svmpredict函数说明
yingzimizhan的专栏
03-26 9474
svmtrain(… ); %通过训练集来训练模型   svmpredict( … ); %对测试集进行预测   >>model = svmtrain(train_label,train_matrix, ['libsvm_options']);   -train_label:            An m by 1 vector of training labels (type
基于MATLAB麻雀算法优化LSSVM时序预测未来数据
CyberGenius的博客
08-09 168
麻雀算法是一种基于自然界麻雀群体行为的启发式优化算法，它模拟了麻雀在觅食、覆盖和交流等过程中的行为。通过以上步骤，我们可以利用MATLAB中提供的麻雀算法优化LSSVM模型来进行时序数据预测。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于麻雀算法优化的LSSVM模型，以更好地预测未来的时序数据。最后，我们使用最佳模型对测试集数据进行预测，并计算预测结果的均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）。在以上示例代码中，我们首先导入时序数据，并对数据进行预处理，将其分为训练集和测试集。函数，用于实现麻雀算法优化过程。
Matlab一键实现CNN-LSTM-Attention模型对未来数据的预测
QSJIQIXUEXI的博客
11-22 2018
以往的时间序列预测都是划分训练集测试集进行评估精度的，缺少对未来数据的预测（虽然论文里大多也都是这么做的）。有很多小伙伴在应用过程中实际需要利用模型在评估精度后输出预测未来的数据。因此，今天给大家带来一期基于时间序列递归预测未来数据的代码。
时序预测 - MATLAB实现BiLSTM时间序列未来多步预测（完整源码和数据）
05-26
在本文中，我们将深入探讨如何使用双向长短时记忆网络（BiLSTM）在MATLAB环境中进行时间序列的未来多步预测。BiLSTM是一种深度学习模型，特别适用于处理具有序列依赖性的数据，如自然语言处理和时间序列预测。在本...
GTO-CNN-BiLSTM进行多变量多步时间序列预测的详细MATLAB项目实例（包含详细的完整的程序和数据）
10-03
本文详述了利用结合GTO优化算法、卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆（BiLSTM）的混合模型——GTO-CNN-BiLSTM，在MATLAB环境下完成多变量时间序列预测的完整流程。内容包括了从数据生成与准备、模型搭建及参数配置...
MATLAB R2021B中基于BiLSTM的时间序列预测算法及其多领域应用实例
最新发布
05-13
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预测未来 | MATLAB实现RF随机森林多变量时间序列预测未来-预测新数据
qq_59747472的博客
08-05 1405
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预测未来 | MATLAB实现Transformer时间序列预测未来
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预测未来 | MATLAB实现Transformer时间序列预测未来
预测分析_matlab_预测未来_预测_
10-01
根据相关数据，预测未来几年的情况，有残差，有相关系数
预测未来 | Matlab实现HMM隐马尔科夫时间序列预测未来
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。
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基于MATLAB的数据预测
ByteSparkX的博客
09-08 1295
根据实际需求和数据特点，选择合适的方法进行数据预测，并根据具体情况调整参数和模型结构，以获得更准确的预测结果。MATLAB提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们进行数据预测和分析，并且可以根据需要进行灵活的定制和扩展。数据预测是一项重要的任务，它可以帮助我们预测未来的趋势和模式。MATLAB是一种功能强大且广泛使用的编程语言和环境，它提供了许多工具和函数，用于数据预测和分析。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB进行数据预测，并提供相应的源代码示例。函数对神经网络进行训练，最后使用训练好的网络对新的数据。
基于机器学习算法与历史数据预测未来的站点关闭（Matlab代码实现）
2201_75454341的博客
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1]杨学威.基于机器学习算法的股指期货价格预测模型研究[J].软件工程,2022,25(12):1-8.DOI:10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2022.012.001.通过分析序列进行合理预测，做到提前掌握未来的发展趋势，为业务决策提供依据，这也是决策科学化的前提。时间序列分析就是发现这组数据的变动规律并用于预测的统计技术。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。时间序列就是按时间顺序排列的一组数据序列。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。
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说明：上述代码要求先导入历史人口数据，其中包括年份和人口数量两列数据。然后使用fitlm函数创建一个线性回归模型。最后使用predict函数，根据该模型预测未来20年的人口数量，并将结果绘制成图形。以下是一个简单的MATLAB代码，使用线性回归方法来预测未来20年（2021-2040年）美国的人口数量。数据集使用的是美国人口普查局提供的历史人口数据。
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clc;clear;close all;load R_shuju.matt=37:3:85;y=151.4513./(1+(151.4513/69.1-1).*exp( -0.0484.*t)); %对总人口进行预测t=0:25; %令1980年为初始年，25个数据一直到2005年x=[98.705 100.1 101.654 103.008 104.357 105.851 107.5 109.3...
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