LSTM(Long Short-Term Memory)是一种常用于处理时间序列数据的深度学习模型,它在预测和回归分析中有着广泛的应用。在本文中,我们将探讨基于LSTM的数据回归预测原理,以及如何利用这一原理进行实际的数据预测。 LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),它能够有效地处理时间序列数据中的长期依赖关系,并且在训练过程中能够避免...
本函数特殊之处: f′(x)=f(x)(1−f(x)) 证明过程简单,这里不介绍。 实现Logistic回归分类器: 可以在每一个特征上都乘上一个回归系数,然后将所有结果相加,最后将总和输入Sigmoid函数,得到0-1之间的数值,大于0.5的分类为1,小于的分类为0。 那么我们的求解过程就变为最佳回归系数的求解(相当于权重) 对于Si...
PSO-LSTM决定系数(R2):0.9051 LSTM根均方差(RMSE):233.6107 LSTM平均绝对误差(MAE):194.5018 LSTM平均相对百分误差(MAPE):5.657% LSTM决定系数(R2):0.85649 PDO-LSTM根均方差(RMSE):169.3895 PDO-LSTM平均绝对误差(MAE):132.0842 PDO-LSTM平均相对百分误差(MAPE):3.9328% PDO-LSTM决定系数(R2):0.90469 7.人工兔...
%也就是说,在输入序列的每个时间步,LSTM 网络都学习预测下一个时间步的值。 %预测变量是没有最终时间步的训练序列。 XTrain = dataTrainStandardized(1:end-1); YTrain = dataTrainStandardized(2:end); %% 定义 LSTM 网络架构 %创建 LSTM 回归网络。指定 LSTM 层有 200 个隐含单元 numFeatures = 1; num...
时间序列预测是许多领域中的核心问题,如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来,深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果,尤其是卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的结合使用。 3.1卷积神经网络(CNN)在时间序列中的应用 ...
基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化的CNN-LSTM(卷积神经网络-长短时记忆网络)时间序列回归预测模型,是一种结合了进化计算与深度学习的先进预测方法,旨在提高对时间序列数据未来值预测的准确性和稳定性。这种方法通过GA优化CNN-LSTM模型的超参数,以实现对时间序列数据更高效的特征提取和模式学习。
下面是使用LSTM进行时间序列预测的MATLAB代码: % 通过LSTM预测一个时间序列的接下来的值 %加载数据 data = load('data.csv'); %将数据拆分为训练集和测试集 train_size = floor(0.8 * length(data)); train_data = data(1:train_size); test_data = data(train_size+1:end); ...
【基于BayesLSTM/BiLSTM的数据回归预测】 多模型(包括BayesLSTM回归、BayesBiLSTM的回归预测等), 多指标(MAPE和RMSE等)输出评价。 BayesLSTM回归源码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YpmTlZpx BayesBiLSTM回归源码:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YpmTlZtr 需要定制同学
简介:【LSTM回归预测】基于长短期记忆网络的数据回归预测附matlab完整代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统 ...
【基于PCA-LSTM的数据回归预测】 多模型(包括PCA回归、PCA-LSTM回归预测等), 多指标(MAPE和RMSE等)输出评价。 获取链接:https://mbd.pub/o/bread/mbd-YZyblpxy 需要定制同学添加QQ【1153460737】/加群(Q群-693349448)交流,记得备注。 欢迎一起学习,一起进步!