[独家原创]基于长短期记忆神经网络结合支持向量机(LSTM-SVM)的多特征分类预测 （多输入单输出）

最新推荐文章于 2026-01-09 18:00:00 发布
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#LSTM #SVM #长短期记忆神经网络 #支持向量机 #分类预测

Matlab 基于长短期记忆神经网络结合支持向量机(LSTM-SVM)的多特征分类预测 （多输入单输出）

你先用你就是创新！！！

1.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！

2.评价指标包含：分类准确率、灵敏度、特异性曲线下面积(AUC值)、卡帕(Kappa)系数、F1分数。

3.需要加优化算法的也可以定制！

注：

1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上

2️⃣、代码中文注释清晰，质量极高

3️⃣、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等，如下所示

4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。 适合新手小白

【时间序列预测】Matlab实现基于LSTM-SVM长短期记忆神经网络结合支持向量机时间序列预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）
06-07
内容概要：本文档详细介绍了基于Matlab实现的LSTM-SVM结合模型用于时间序列预测的项目实例。项目背景指出，传统时间序列预测方法如ARIMA在处理非线性特征和长期依赖性方面存在局限，而LSTM与SVM的结合能有效弥补这些...
【LSTM分类】基于长短期记忆神经网络结合支持向量机组合模型LSTM-SVM多特征分类预测 故障诊断附Matlab代码
2501_91572946的博客
06-28 1099
在工业生产和设备运行过程中，故障诊断是保障系统稳定、高效运行的关键环节。随着设备复杂性的不断提升，故障特征呈现出多样化、动态化的特点，传统单一的故障诊断方法逐渐难以满足精准诊断的需求。长短期记忆神经网络（LSTM）和支持向量机（SVM）在各自领域展现出强大的性能，将二者结合构建 LSTM-SVM 组合模型，为多特征分类预测的故障诊断提供了新的思路和解决方案。一、研究背景与意义现代工业设备往往包含多个子系统和复杂的运行机制，在长期运行过程中，设备的故障模式愈发复杂多样。
【LSTM回归预测】基于长短期记忆神经网络结合支持向量机LSTM-SVM实现多变量回归预测多输入单输出附Matlab实现
m0_60703264的博客
11-04 764
基于长短期记忆神经网络（LSTM）结合支持向量机（SVM）的多变量回归预测模型（LSTM-SVM），核心是通过 “LSTM 特征提取 + SVM 回归拟合” 的串联架构，解决单一模型在多输入单输出场景中 “长时序依赖捕捉不足” 或 “非线性拟合有限” 的问题，最终实现高精度预测。其核心逻辑是：LSTM 挖掘多变量输入的时序关联特征，SVM 对提取的高维特征进行非线性回归，兼顾时序建模能力与回归拟合精度，适用于工业过程预测、能源负荷预测等多变量时序场景。
LSTM-SVM长短期记忆神经网络结合支持向量机组合模型多特征分类预测/故障诊断，适合新手小白研究学习
m0_60703264的博客
04-30 930
在科技飞速发展的今天，多特征分类预测与故障诊断在工业生产、设备维护等众多领域有着至关重要的作用。想象一下，工厂里的机器设备时刻产生着大量数据，如果能准确对这些数据进行分类预测，提前诊断出设备故障，就能避免生产中断，减少巨大的经济损失。传统方法在处理复杂多特征数据时常常力不从心，而长短期记忆神经网络（LSTM）与支持向量机（SVM）相结合的组合模型，为解决这类问题带来了新希望。接下来，就让我们一起走进这个神奇的模型世界，开启学习之旅吧！​一、LSTM 与 SVM：基础原理轻松学​。
LSTM-SVM长短期记忆神经网络结合支持向量机组合模型多特征分类预测/故障诊断，适合新手小白研究学习（Matlab完整源码和数据）
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。
04-12 997
LSTM-SVM长短期记忆神经网络结合支持向量机组合模型多特征分类预测/故障诊断，适合新手小白研究学习（Matlab完整源码和数据）
Matlab 基于长短期记忆神经网络结合支持向量机(LSTM-SVM)的多变量回归预测 （多输入单输出）
small_ccb的博客
10-24 435
2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要。2.评价指标包含：RMSE、R2、MSE、MAE、MBE、MAPE、RPD。4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白。1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上。Matlab 基于长短期记忆神经网络结合支持向量机()的多变量回归预测 （多输入单输出）3️⃣、代码中文注释清晰，质量极高。3.需要加优化算法的也可以定制！
LSTM-SVM故障诊断 | 基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现
m0_60703264的博客
03-27 719
故障诊断作为工业领域的重要课题，其目标在于尽早发现设备运行中的潜在问题，从而避免事故发生、降低维修成本、保障生产效率。传统的故障诊断方法往往依赖于人工经验和特定领域的知识，存在自动化程度低、泛化能力弱等问题。近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于机器学习的故障诊断方法逐渐成为研究热点。其中，循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）在处理时间序列数据方面表现出色，而支持向量机（SVM）则以其良好的泛化能力和鲁棒性著称。
LSTM-SVM时序预测 | Matlab基于LSTM-SVM基于长短期记忆神经网络-支持向量机时间序列预测
Matlab245的博客
01-29 1048
时间序列预测在诸多领域，如金融、气象、交通等，都扮演着至关重要的角色。准确的预测不仅能帮助我们更好地理解过去，更能为未来的决策提供有力的支持。然而，传统的时间序列预测模型，如ARIMA，往往难以捕捉复杂非线性关系，尤其在面对具有长期依赖性的时间序列数据时，其预测精度会显著下降。近年来，深度学习技术的崛起为时间序列预测带来了新的思路，其中，长短期记忆网络（LSTM）因其强大的时序建模能力而备受关注。与此同时，支持向量机（SVM）作为一种经典机器学习算法，在处理分类和回归问题上也展现出了良好的性能。
【PSO-Transforme-LSTM-SVM多特征分类预测】基于粒子群算法优化Transforme-长短期记忆神经网络
前程算法屋的博客
02-11 1054
【PSO-Transforme-LSTM-SVM多特征分类预测】基于粒子群算法优化Transforme-长短期记忆神经网络
Matlab 基于NRBO-Transformer-LSTM-SVM多特征分类预测 （多输入单输出）[24年算法]
small_ccb的博客
09-19 926
采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘，可以提高光伏功率、负荷预测的准确性。它使用两个规则来探索整个搜索过程：Newton-Raphson搜索规则(NRSR)和陷阱避免算子(TAO)，并使用几组矩阵来进一步探索最佳结果。2.评价指标包含：分类准确率、灵敏度、特异性曲线下面积(AUC值)、卡帕(Kappa)系数、召回率、精确率、F1分数。3️⃣、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等，如下所示。在中科院2区top SCI期刊。
回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出
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。
10-07 9056
回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出 目录回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出基本介绍模型介绍LSTM模型SVR模型LSTM-SVR模型数据下载程序设计拓展学习参考资料致谢 基本介绍 本次运行测试环境MATLAB2018b； 本次预测基本任务是回归，多变量输入，单变量输出； 主要研究问题不限于交通预测、负荷预测、气象预测、经济预测等。 LSTM和SVR组合预测，结合LSTM序列提取优势和SVR非
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DBN-LSTM-SVM的电池电容预测，基于深度信念神经网络dbn+长短期神经网络LSTM+支持向量机SVM的电池电容预测
08-06
本项目采用了一种结合深度信念网络（DBN）、长短期记忆网络（LSTM）和支持向量机（SVM）的混合模型来实现这一目标。下面将详细介绍这些技术及其在电池电容预测中的应用。 **深度信念网络（DBN）** 是一种无监督学习...
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基于长短期记忆神经网络LSTM联立支持向量机SVR回归预测，组合模型LSTM-SVR回归预测，主要对权重优化，多输入单输出模型
12-25
基于长短期记忆神经网络LSTM联立支持向量机SVR回归预测，组合模型LSTM-SVR回归预测，主要对权重优化，多输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。 基于长...
Matlab实现Transformer-LSTM-SVM（Transformer+长短期记忆神经网络结合支持向量机）多变量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）
04-03
内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB实现的Transformer-LSTM-SVM（Transformer结合长短期记忆神经网络和支 持向量机）多变量时间序列预测项目。项目旨在通过融合三种模型的优势，提高多变量时间序列预测的准确性、...
机器学习（9-1）
m0_65179959的博客
01-04 1364
支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，通过寻找最优超平面实现分类和回归任务。其核心思想是最大化间隔（margin），即离两类最近点的距离。SVM分为硬间隔（完全线性可分）和软间隔（允许少量错误），通过核技巧处理非线性问题（如高斯核、多项式核）。SVM适用于小样本、非线性数据，具有良好泛化能力，但存在核函数选择困难、内存需求大等缺点。在回归任务中（SVR），通过调整容忍误差参数（epsilon）实现预测。
GSA-SVM：万有引力搜索算法优化的支持向量机：GSA-SVM。 该算法是2015年基于万有...
weixin_46579091的博客
01-09 301
指数变换是个小妙招，把搜索范围从[-5,5]映射到[1e-5,1e5]，比直接线性缩放更符合SVM参数的实际需求。跑个乳腺癌数据集试试，GSA-SVM相比随机搜索能快2倍达到98%准确率，特别是当数据维度高的时候，引力机制引导参数探索的方向感明显更强。实际跑起来会发现，前几轮迭代时粒子们像无头苍蝇乱窜，20代之后逐渐向最优区域靠拢，跟看星际纪录片似的。这里每个粒子（星球）的位置对应SVM的C和gamma参数，速度初始化为零就像宇宙大爆炸初期静止的星体。代码注释详细，并附算法原理说明。
支持向量机SVM-数学建模优秀论文算法
您好啊数模君
01-05 973
支持向量机（SVM）是基于统计学习理论的一种高效分类算法，由Vapnik团队在20世纪90年代提出。其核心思想是通过最大间隔分类提高泛化能力，仅依赖支持向量确定决策边界。SVM通过核函数技巧将非线性问题映射到高维空间实现线性可分，避免了维数灾难。算法推导包括线性可分情况下的最大间隔优化、线性不可分时的软间隔松弛变量引入，以及非线性情况下的核函数应用。SVM将原始优化问题转化为对偶问题求解，具有理论严谨、小样本表现优异等特点，适用于文本分类、图像识别等多种场景。
FV-SVM：萤火虫算法优化的支持向量机：FA-SVM。 一种模拟萤火虫闪烁行为的启发式优化算法
最新发布
weixin_46579091的博客
01-09 109
在机器学习调参的苦差事里，萤火虫算法给SVM加了个BUFF。想象一群萤火虫在参数空间里扑腾，亮度高的会吸引周围的同伴聚拢——这不就是天然的超参数搜索器么？双重循环看着吓人，实际时间复杂度也就O(n²)，比遗传算法的选择交叉变异省心。实测在Iris数据集上，30只萤火虫迭代50轮就能找到C=8.2、gamma=0.12的优质参数，比网格搜索快三倍。当看到参数空间的等高线上，萤火虫群从四散到聚拢，准确率曲面上的光点逐渐汇聚到山顶，调参的焦虑瞬间治愈。FV-SVM：萤火虫算法优化的支持向量机：FA-SVM。
【人工智能学习-AI-MIT公开课第 16 讲：支持向量机（SVM）】
qq_22146161的博客
01-07 796
为了应对大学院考试，我们来学习相关人工智能相关知识，并且是基于相关课程。使用课程为MIT的公开课。通过学习，也算是做笔记，让自己更理解些。支持向量机是一种监督学习方法，通过最大化分类间隔来提高泛化性能，分类境界由支持向量决定，并可通过核函数处理非线性问题。知识一点点记录吧，最后应对考试，打下基础。
MATLAB项目实例：Transformer-LSTM-SVM组合模型在多特征分类预测中的应用
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习长期依赖信息。LSTM由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出，旨在解决标准RNN在长序列上存在的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过引入门控机制...
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