LSTM-SVM时间序列预测

时间: 2023-10-22 12:09:01 浏览: 257
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DBN-LSTM-SVM的电池电容预测，基于深度信念神经网络dbn+长短期神经网络LSTM+支持向量机SVM的电池电容预测

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LSTM-SVR时间序列预测是一种将长短期记忆神经网络（LSTM）和支持向量机（SVR）结合的预测方法。LSTM模型用于提取时间序列的长期依赖关系，而SVR模型用于对提取的特征进行非线性建模。通过组合LSTM序列提取的优势和SVR非线性建模的优势，LSTM-SVR模型可以更准确地预测时间序列数据。 根据引用提供的结果，LSTM-SVR模型在预测绝对平均误差（MAE）、预测平均绝对误差百分比（MAPE）、预测均方误差（MSE）和预测均方根误差（RMSE）方面，相较于单独使用LSTM或SVR模型，都取得了更好的性能，表明LSTM-SVR模型在时间序列预测中具有一定的优势。
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