利用Matlab构建的LSTM模型，用于对时间序列数据进行多步预测，并采用多对单结构。

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简介：
LSTM在时间序列预测领域拥有广泛的应用前景，然而，许多研究并未充分探索使用多少历史数据来预测未来值，这与AR模型中常用的阶数P参数类似。我利用matlab2021版本开发了一段程序代码，该代码能够实现基于LSTM模型的多步时间序列预测，并允许用户灵活地调整用于预测的“阶数”。所使用的序列数据为随机生成的数据集；若您拥有自己的实际数据，只需对代码进行简单的修改即可，它支持读取txt或excel格式的文件。需要注意的是，读取后的序列数据必须以行向量的形式存在。此外，代码的末尾还包含了误差分析部分，详细展示了绝对误差、均方误差（MAE）、均方根误差（RMSE）以及MAPE这四个关键的误差指标，供您参考。该程序代码基于matlab2021版本构建，并且兼容所有2021及后续版本的matlab环境。

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客服

基于MATLAB的LSTM模型在时间序列多步预测中的应用——多对一

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本研究利用MATLAB平台构建LSTM模型，专注于解决时间序列数据的多步预测问题，采用多对一策略优化预测精度与效率。 LSTM在时间序列预测中的应用非常广泛，但许多研究并未明确考虑使用多少历史数据来预测下一个值，类似于AR模型中的阶数P。我基于matlab2021版编写了一个程序代码，该代码利用LSTM模型实现多步的时间序列预测，并允许用户调整使用的数据“阶数”。生成的序列数据是随机产生的，但如果拥有自己的时间序列数据，则只需稍作修改即可读取txt或excel文件（注意：读取后的序列必须命名为行向量）。此外，在程序最后还提供了误差分析部分，包括绝对误差、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均相对百分比误差(MAPE)，供参考。此代码适用于matlab2021版及其之后的所有版本。

【LSTM预测】利用LSTM进行时间序列数据预测的MATLAB代码.zip

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本资源包含使用MATLAB编程实现的时间序列预测代码，基于长短期记忆网络（LSTM）模型。适用于数据分析、机器学习初学者和研究人员。基于LSTM实现的时间序列数据预测的MATLAB代码包。

利用Python构建季节性ARIMA模型进行时间序列预测

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基于Keras的多元多步时间序列LSTM模型预测.zip

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本项目采用Python深度学习框架Keras，构建多元多步的时间序列预测模型。通过长短时记忆网络（LSTM），对复杂数据进行高效建模与预测分析。本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以直接使用。项目源码系统完整，并且内容已经由专业老师审定，基本能够满足学习和使用的参考需求。如果有需要的话可以放心下载并使用该资源。

基于Matlab的LSTM模型在时间序列多步预测中的应用——单输入单输出

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本文探讨了利用MATLAB实现长短期记忆网络（LSTM）模型进行时间序列数据的单变量单步输出多步预测，分析其性能和应用价值。深度学习模型在当前非常流行，并且被广泛应用于各个领域。特别是在序列预测方面，LSTM（长短期记忆）模型的应用最为普遍。我使用MATLAB编写了一个基于LSTM的多步时间序列预测程序代码。该程序所用的数据是我随机生成的；如果您有实际数据的话，则可以稍作修改以读取txt或excel文件中的数据，但请注意读取后的序列必须作为行向量命名存储。此外，在代码中还包含误差分析部分，提供了绝对误差、MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均相对百分比误差）这四个指标的展示，以供参考。该程序基于MATLAB 2021版本编写，并适用于所有从2018版开始的后续版本。

基于多步LSTM的时间序列预测模型在电力使用中的应用

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本研究提出了一种利用多步长短期记忆网络（LSTM）进行时间序列预测的方法，并将其应用于电力使用的预测中，以实现更准确的需求分析和资源优化。用于电力使用的多步LSTM时间序列预测模型是一种先进的方法，它利用长短期记忆网络来对未来一段时间内的电力消耗进行准确的预测。这种方法特别适用于需要长期规划和优化能源使用的情景中。通过构建这样的模型，可以有效地帮助相关机构或企业提前做好准备，以应对未来的用电需求变化。

句子预测：利用LSTM进行语言模型构建

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本研究探讨了利用长短期记忆网络（LSTM）构建高效的语言模型，专注于提高句子预测的准确性和流畅性，为自然语言处理领域提供新的视角和方法。使用LSTM进行语言建模以预测句子，并按字生成文字，用于根据输入的单词或句子生成多个句子建议。示例： - 输入：hydrant requires repair 输出：hydrant requires repair is not working - 输入：describe the problem 输出：describe the problem please attend to - 输入：door and window 输出：door and window in the kitchen is not working - 输入：machine is leaking 输出：machine is leaking and need

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【预测模型】利用Simulink进行LSTM、GRU和ARIMAX的时间序列预测.zip

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本资源提供了一种使用Simulink平台实现LSTM（长短期记忆网络）、GRU（门控循环单元）及ARIMAX（自回归积分移动平均模型与外部变量结合）进行时间序列预测的教程和代码，适用于需要深入研究时间序列分析及其在工程、经济等领域的应用者。基于Simulink实现LSTM、GRU、ARIMAX时间序列预测模型。