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LSTM模型用于对时间序列数据进行一维预测。

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简介：
通过运用LSTM循环神经网络技术，对一系列时间序列数据进行预测分析，并依据预先设定的评估指标，对测试数据集的误差结果进行精确计算，从而展现出相当出色的预测准确性。

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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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    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。
     
  • 基于LSTM的时间序列预测模型
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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。
     
  • 【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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  • 基于LSTM的时间序列一维预测实现
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  • Python中使用LSTM模型进行时间序列预测的代码实现
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    本项目提供了一个详细的教程和示例代码，用于在Python环境中搭建并应用LSTM（长短期记忆网络）模型来进行时间序列数据的预测。通过该教程，学习者能够掌握如何准备数据、构建LSTM模型，并对其进行训练以完成对未来数据点的有效预测。 在时间序列预测问题中，可以使用Python语言建立LSTM模型来实现预测任务。
     
  • 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。
     
  • 时间序列预测-基于VMD-Attention-LSTM的模型
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    本研究提出了一种结合变分模态分解（VMD）、注意力机制及长短期记忆网络（LSTM）的时间序列预测模型，旨在提升复杂数据序列的预测精度和效率。 基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集进行训练及预测，内含使用逻辑，适合初学者观看；模型结构是可行的，有能力者可尝试使用更大规模的数据集进行训练）。
     
  • 基于LSTM模型的时间序列预测分析
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    本研究运用长短期记忆网络（LSTM）对时间序列数据进行深入分析与预测，旨在提升模式识别准确度及未来趋势预测能力。 建立一个LSTM模型（包含一个隐藏层和一个全连接层），使用前三个历史数据来预测今天的数据（即时间窗口为3）。训练轮次设置为500，预测未来一期的准确率为99%。