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【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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简介：
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。

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    本资源提供一种结合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的方法，用于提升时间序列数据的预测精度，并附有详细的Matlab实现代码。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • 【时间序列预测】利用LSTM的时序预测及MATLAB完整代码
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    本资源介绍如何使用LSTM进行时间序列预测，并提供详细的MATLAB代码实现。适合数据科学与机器学习爱好者研究和实践。 LSTM的核心思想是通过三个门控单元（输入门、遗忘门、输出门）来控制记忆单元中的信息流动，从而灵活地管理信息的存储与清除。 输入门：该机制决定新的数据应否被引入到记忆单元中。它通过对当前时刻的数据和前一时刻隐藏状态进行计算，产生一个0至1之间的数值作为是否接纳新输入的依据。 遗忘门：此功能用于确定何时舍弃先前的记忆内容。同样通过分析当前输入与上一步隐藏层的状态信息获得介于0和1之间的一个值来决定保留还是放弃旧有记忆。 记忆单元：这一组件专门负责保存并传递长期依赖的信息，根据输入门及遗忘门的指示进行相应的更新或维持操作。 输出门：此环节控制从记忆单元中提取的数据量。它通过与当前数据流以及上一步隐藏状态的相关计算生成一个0到1范围内的数值来调节输出的重要性。 LSTM的工作流程可以被简化为上述几个关键步骤。
     
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    本资源为时间序列预测项目，采用MATLAB Simulink平台实现LSTM、GRU及ARIMAX算法。适用于学术研究与工程实践中的复杂数据预测问题。 基于Simulink实现LSTM、GRU、ARIMAX的时间序列预测模型。
     
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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。
     
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    本项目提供了一套基于长短期记忆网络（LSTM）的时间序列预测算法的MATLAB实现代码。适用于各类时间序列数据的趋势分析与未来值预测。 MATLAB代码，可以直接运行，并且可以更换数据。
     
  • 【LSTM时间序列预测】利用MATLAB麻雀算法改进LSTM时间序列预测（附前后期对比及代码）【第2029期】.zip
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    本资源详细介绍并提供代码实现如何运用MATLAB中的麻雀搜索算法优化长短期记忆网络(LSTM)，以提高时间序列预测的准确性。包括改进前后效果对比分析，适合研究与学习使用。 所有由海神之光上传的代码均可以运行并经过验证确认有效。 1. 代码压缩包内容包括主函数Main.m以及其它调用函数（其他m文件）。无需额外操作即可直接运行，不包含单独的结果展示图像。 2. 运行环境为Matlab版本2019b。若在使用过程中遇到问题，请根据提示信息进行相应修改；对于无法解决的问题可以与博主联系寻求帮助。 3. 具体的操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置于Matlab当前工作目录中； - 步骤二：打开除Main.m之外的所有m文件； - 步骤三：点击运行，等待程序执行完毕后即可得到结果。 4. 关于仿真咨询及其他服务需求（如代码提供、文献复现或定制化matlab编程），欢迎随时与博主联系。 4.1 提供博客或者资源中的完整代码 4.2 根据期刊或参考文献进行程序重现 4.3 定制Matlab程序开发 4.4 科研合作方向涵盖智能优化算法应用于LSTM分类预测领域： - 例如：遗传算法GA/蚁群算法ACO与LSTM结合； - 粒子群PSO/蛙跳SFLA等方法对LSTM进行优化； - 灰狼GWO/狼群WPA策略用于改进LSTM模型性能； - 鲸鱼WOA及麻雀SSA算法的运用，以及其他各种智能优化技术与LSTM结合的研究。
     
  • LSTM-MATLAB-master_基于LSTM的时间序列预测_lsstm_matlab
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    本项目为使用MATLAB实现的基于长短期记忆网络(LSTM)的时间序列预测代码库，旨在通过LSSTM模型优化时间序列数据预测。 长短期记忆网络可以用来预测速度与时间之间的关系，并将其视为时间序列问题。