在Matlab中构建RNN-LSTM神经网络模型进行数据回归预测，需要遵循哪些关键步骤以及理论基础是什么？

要构建一个基于RNN和LSTM的数据回归预测模型，首先需要理解RNN和LSTM的工作原理。RNN是一种用于处理序列数据的神经网络，它通过隐藏层之间的循环连接来记忆前序信息。然而，RNN在处理长序列时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，LSTM则通过引入记忆单元、输入门、遗忘门和输出门的门控机制，有效地解决了这一问题，使得模型能够更好地捕捉长期依赖关系。在Matlab中实现这样的模型，需要执行以下步骤：

参考资源链接：[RNN-LSTM神经网络实现数据回归预测及其Matlab代码](https://wenku.csdn.net/doc/2fo5gy5mod?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 数据预处理：首先收集并整理预测所需的数据，对数据进行归一化、去噪等预处理操作，以适应模型的需求。
2. 定义网络结构：使用Matlab内置函数定义RNN-LSTM网络结构。通常，这个结构会包含输入层、一个或多个LSTM层以及输出层。
3. 配置训练选项：设置训练算法（如Adam、SGD等）、学习率、迭代次数、批处理大小等，以优化训练过程。
4. 训练模型：使用训练数据对模型进行训练，这个过程涉及前向传播、损失计算、反向传播和权重更新。
5. 验证和测试：使用验证集调整超参数，使用测试集评估模型的预测性能。
6. 预测：利用训练好的模型对新的数据进行预测。

在Matlab中，可以使用Deep Learning Toolbox提供的函数来轻松完成上述步骤。例如，使用`lstmLayer`来创建LSTM层，`trainNetwork`来训练网络，并用`predict`函数来进行预测。

以上步骤和理论基础是构建和应用RNN-LSTM神经网络模型进行数据回归预测的核心。为了更深入地理解和实践这一过程，建议参考《RNN-LSTM神经网络实现数据回归预测及其Matlab代码》。这份资源详细介绍了使用Matlab构建RNN-LSTM模型的代码实现，并提供了运行结果，有助于学习者从理论到实践全方位掌握技术要点。

参考资源链接：[RNN-LSTM神经网络实现数据回归预测及其Matlab代码](https://wenku.csdn.net/doc/2fo5gy5mod?spm=1055.2569.3001.10343)