LSTM模型，支持多步及多变量的输入和输出，位于LSTM模型.ipynb。-ITADN社区

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本Jupyter Notebook展示了如何构建一个多步、多变量输入和多步、单变量输出的LSTM模型。适用于时间序列预测等复杂场景。亲测可行的多步多变量输入与多步单变量输出LSTM模型

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本Jupyter Notebook介绍了如何使用LSTM模型处理复杂的多步多变量时间序列数据，包括输入和输出设置的方法。 LSTM模型结合数据可以实现多步多变量输入，并产生多步多变量输出，这种方法已经经过验证是可行的。

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该IPython Notebook展示了如何处理复杂的机器学习问题，其中涉及多个步骤和多种输入变量，并且需要生成单一操作下的多变量结果。文档详细记录了数据预处理、模型构建以及评估过程。适合于研究或开发环境中进行高级数据分析与建模工作。 LSTM——多步多变量输入单步多变量输出模型已亲测可行。

基于LSTM的多输入单输出预测模型

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本研究提出一种基于LSTM(Long Short-Term Memory)神经网络的多输入单输出预测模型，旨在提升复杂数据序列的预测精度与效率。 LSTM（长短期记忆网络）是一种多输入单输出预测的深度学习模型，其目的是处理多个时间序列输入并预测单一的输出结果。作为一种特殊的RNN（循环神经网络），LSTM能够有效捕捉长时间依赖关系，特别适用于时间序列数据。在多输入单输出设置中，模型接受多个时间序列数据作为输入，并通过独立的LSTM层分别学习每个输入序列中的时间依赖特征。之后，这些经过处理的时间序列信息会通过某种方式（如拼接）整合在一起，并最终由全连接层生成单一预测值。这种类型的LSTM模型广泛应用于金融预测、气象预报和销售预测等领域，在涉及多个数据源的情况下尤其有效。

基于LSTM的多输入多输出时间序列预测模型

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本研究提出了一种创新的时间序列预测方法，采用长短期记忆网络（LSTM），能够处理多输入和多输出数据，显著提升了预测精度与灵活性。 LSTM多输入输出预测涉及一系列资源，包括基于CSV和Excel文本的数据处理与分析。相关工作可以利用这些格式的文件来训练模型并进行预测任务。

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测及多变量输入模型的Matlab代码

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本项目提供了一套使用MATLAB编写的基于CNN-LSTM-Attention架构的回归预测模型代码，适用于处理复杂时间序列数据和多变量输入问题。基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)的回归预测模型适用于多变量输入场景。该模型使用MATLAB 2020版本及以上编写，代码质量高且易于学习与数据替换。评价指标包括R²、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（根均方误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）。

基于LSTM的多变量预测模型

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本研究提出了一种基于长短时记忆网络(LSTM)的多变量时间序列预测模型。该模型能够有效捕捉数据间的复杂依赖关系，适用于多种应用场景的数据预测与分析。本程序利用TensorFlow构建一个简易的LSTM模型，用于多变量预测，并考虑了多个变量因子的影响。此外，还介绍了该程序的运行环境。

多维时序数据的MATLAB实现：基于Attention-LSTM的多输入单输出模型目录

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本研究介绍了一种利用MATLAB开发的基于Attention-LSTM架构的多输入单输出模型，专为处理复杂的多维时序数据分析设计。该模型通过集成注意力机制显著提升了对长短期记忆网络中关键时间序列特征的学习效率和准确性，在多种应用场景中展现出卓越性能。在本次研究中使用MATLAB 2020b进行测试运行，并提出了一种结合Attention机制与LSTM神经网络的预测模型来解决传统LSTM存在的局限性问题。该模型采用多输入单输出回归预测方式，通过将attention机制融入到LSTM结构中，增强了对关键时间序列的关注度。在处理长时间序列表时，长短时记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）神经网络相较于传统的循环神经网络具有保存历史信息的能力，并且能够更有效地解决长期依赖性问题以及梯度消失和爆炸的问题。这种模型最早由Hochreite 和Schmidhuber 提出。然而，在采用传统编码-解码器结构的LSTM中，当对输入序列进行学习时，该模型通常会先处理所有的输入序列信息。通过引入Attention机制，可以更有效地聚焦于那些对于预测结果最为关键的时间点或时间片段上。

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SVM的多输入多输出预测模型

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本研究构建了基于支持向量机（SVM）的多输入多输出预测模型，旨在提升复杂系统中的数据预测精度与效率。 1. SVM支持多输入多输出 2. 突破了传统多输入单输出的模式

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LSTM模型，支持多步及多变量的输入和输出，位于LSTM模型.ipynb。

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