LSTM算法中的核心思想是通过学习时间序列数据中的长期依赖关系，从而实现对未来趋势的预测。该算法中通过引入门控机制，可以有效地避免神经网络学习中的梯度消失问题。因此，在时间序列预测任务中，LSTM算法能够更好地处理长期记忆信息，从而提高模型的预测精度。在本文的研究中，我们使用了matlab自带的LSTM工具箱函数，来...
LSTM算法做时间序列的预测,使用matlab自带的LSTM工具箱函数,预测精度很高,网络参数最优化处理,误差评价指标计算。 ID:6768660696244807