【Matlab】基于长短期记忆网络的数据回归预测(Excel可直接替换数据)

【Matlab】基于长短期记忆网络的数据回归预测(Excel可直接替换数据)

  • 1.模型原理
  • 2.数学公式
  • 3.文件结构
  • 4.Excel数据
  • 5.分块代码
  • 6.完整代码
  • 7.运行结果

1.模型原理

“基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的数据回归预测”是一种利用LSTM神经网络进行数据回归预测的方法。回归预测是指根据过去的数据模式和趋势,预测未来的数值或趋势。LSTM是一种特殊的循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN),专门用于处理具有时间序列结构的数据,因此在数据回归预测中表现出色。

下面详细介绍“基于LSTM的数据回归预测”的原理:

  1. 长短期记忆网络(LSTM)简介
    LSTM是一种具有长期记忆和遗忘机制的循环神经网络。相比传统的RNN,LSTM可以更好地捕捉长期依赖关系,因此在处理时间序列数据时更为有效。LSTM单元包含三个关键的门控:输入门(Input Gate)、遗忘门(Forget Gate)和输出门(Output Gate),它们负责控制信息的输入、遗忘和输出。

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