matlab多步预测

在Matlab中实现多步预测可以使用LSTM模型。根据引用\[1\]中提供的代码，你可以自己调整使用的数据"阶数"，即预测未来多少个时间步。代码中使用的序列数据是随机生成的，如果你有自己的数据，可以简单修改代码，读取txt或excel文件。请注意，读取后的序列必须命名为行向量。代码的最后还提供了误差分析部分，展示了绝对误差、MAE、RMSE和MAPE等4个误差指标，供参考使用。这段代码基于Matlab 2021版编写，适用于2021版之后的所有版本。\[1\]

另外，引用\[2\]中提到，在实际工程中，多数深度模型在短期预测上表现不错，但在中长期预测上表现欠佳。因此，多步预测可以采用递归的方式，即将多步预测转化为单步预测。这种方法的问题是，如果要预测N个时间步，则需要构建N个模型，复杂度较高。在使用这种方法时，需要小心进行特征工程，因为在序列问题的特征工程过程中常常会引入滞后特征。此外，时间窗的长度与处理无序的结构化问题有所不同，它对应的是样本的数量，而在结构化数据中，对应特征的维度。\[2\]

总体而言，多步预测的结果会受到多种因素的影响，如训练集和验证集的随机分配以及模型训练结果的离散性。引用\[3\]中提到，对于不同的数据，需要根据经验不断调整LSTM模型的超参数，并进行尝试。这个过程可能需要一定的经验，并且可能会比较繁琐。如果有优化算法的支持，会更加方便。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于Matlab的深度学习LSTM模型时间序列多步预测——多对单](https://blog.csdn.net/weixin_38919810/article/details/124741044)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [时序预测 | MATLAB实现LSTM时间序列未来多步预测](https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/123727664)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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