LSTM回归预测matlab

LSTM（长短时记忆网络）是一种适合于时序数据分析的深度学习模型。在 MATLAB 中，可以使用 Deep Learning Toolbox 中的 LSTM 网络进行回归预测。

以下是一个简单的 LSTM 回归预测示例，假设我们有一组时间序列数据 X 和对应的目标值 Y。

% 加载数据
load data.mat
% 创建 LSTM 网络
numFeatures = 1; % 特征数
numResponses = 1; % 响应数
numHiddenUnits = 200; % 隐藏单元数
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits)
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];
% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Verbose',false);
% 训练 LSTM 网络
net = trainNetwork(X,Y,layers,options);
% 预测
YPred = predict(net,X);
% 可视化结果
plot(Y)
hold on
plot(YPred)
legend('真实值','预测值')

这里假设数据已经存储在 data.mat 文件中，可以根据实际需求进行修改。需要注意的是，LSTM 网络需要较长的训练时间和足够的数据量来达到较好的预测效果。