时序预测:MATLAB实现LSTM与BiLSTM的时间序列预测

本文介绍了如何使用MATLAB实现LSTM和BiLSTM进行时间序列预测。通过数据准备、模型构建、预测及性能评估,展示了这两种深度学习模型在时间序列任务中的应用。

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时间序列预测是一种重要的数据分析任务,它涉及根据过去的观察结果来预测未来的数值。在这篇文章中,我们将介绍如何使用MATLAB实现长短期记忆网络(LSTM)和双向LSTM(BiLSTM)来进行时间序列预测。

LSTM和BiLSTM是一类递归神经网络(RNN)的扩展,它们在处理时间序列数据方面表现出色。LSTM通过使用门控单元来捕捉和记忆长期依赖关系,而BiLSTM则引入了前向和后向两个方向的隐藏状态,以更好地捕捉时间序列中的上下文信息。

首先,我们需要准备我们的数据。在这个例子中,我们将使用一个简单的时间序列数据集,其中包含一系列的观察结果。我们将使用前面的观察结果来预测下一个观察结果。

% 准备数据
data = [1, 2, 3
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