rnn-lstm 回归模型matlab

RNN-LSTM（循环神经网络-长短期记忆网络）是一种适用于序列数据的深度学习模型，在预测时间序列或回归分析中具有较好的效果。使用Matlab构建RNN-LSTM回归模型可以通过深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）来实现。

首先，需要准备好用于训练的时间序列数据，包括输入序列和对应的输出标签。然后，在Matlab中使用深度学习工具箱中的函数和类来构建RNN-LSTM模型。可以使用lstmLayer函数创建一个LSTM层，并设置该层的神经元数量、输入尺寸等参数。多个LSTM层可以通过堆叠来构建更深的网络结构。接着，使用sequenceInputLayer函数创建输入层，并使用sequenceFoldingLayer函数将输入序列进行折叠。然后，将所有层组合到一个网络中，并使用层图函数将网络可视化。

在模型构建完成后，可以使用训练数据来训练RNN-LSTM模型，通过调用训练函数trainNetwork并传入训练数据和训练选项来进行训练。训练完成后，可以通过调用predict函数来对新的数据进行预测。最后，通过评估模型的性能指标来评估模型的准确度和泛化能力。

综上所述，通过Matlab构建RNN-LSTM回归模型需要准备数据、构建模型、训练和评估模型，通过深度学习工具箱中的函数和类可以实现这一过程，从而应用于时间序列预测或回归分析。