未来多步预报模型matlab代码
时间: 2023-10-02 20:06:30 浏览: 124
未来多步预测模型的MATLAB代码可以使用双向LSTM模型进行实现。双向LSTM模型由两个LSTM组成,一个前向接收输入,另一个后向接收输入。这样可以更好地捕捉到双向的时序信息。另外,还可以结合高斯过程回归(GPR)来进行数据回归预测,尤其是多变量输入模型。
具体的MATLAB代码可以参考引用中的《时序预测 | MATLAB实现BiLSTM时间序列未来多步预测基本介绍模型介绍程序设计参考资料》。这个参考资料提供了关于如何使用MATLAB实现双向LSTM模型进行未来多步预测的详细介绍和程序设计。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [时序预测 | MATLAB实现BiLSTM时间序列未来多步预测](https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/126805183)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于高斯过程回归(GPR)的数据回归预测,matlab代码,多变量输入模型(Matlab完整源码和数据)](https://download.csdn.net/download/m0_57362105/87791312)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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