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长短期记忆神经网络-LSTM回归预测-MATLAB代码实现

时间:2025/7/11 7:48:06来源:https://blog.csdn.net/baoliang12345/article/details/142028664 浏览次数:0次

一、LSTM简介(代码获取:底部公众号)

长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory, LSTM)是一种循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)的变体。相比于传统的RNN,LSTM能够更好地处理长期依赖关系,适用于许多序列建模任务,包括回归预测。在LSTM中,每个时间步都有一个隐藏状态(hidden state)和一个记忆单元(memory cell)。这些记忆单元通过门控单元(gate units)来控制信息的流动,从而有效地捕捉和记忆序列中的长期依赖关系。

LSTM的核心组件包括记忆单元、输入门、遗忘门和输出门。记忆单元负责存储和记忆过去的信息,输入门控制新信息的输入,遗忘门控制历史信息的保留或遗忘,输出门控制输出的生成。通过门控单元的协同工作,LSTM能够在处理序列数据时更好地捕捉到长期依赖关系,从而提高了模型的性能。

对于回归预测任务,LSTM可以通过将输入序列与目标值对应起来,将序列的隐藏状态作为输入,预测下一个时间步的目标值。通过反向传播算法和适当的损失函数(例如均方根误差)对模型进行训练,使其逐渐学习到序列中的模式和趋势,并能够对未来的值进行预测。

 二、MATLAB仿真结果

(1)预测结果

(2) 拟合图和误差直方图

(3)各项误差指标 

 

三、关键代码展示(完整代码获取:下方公众号)

%%  建立模型
numFeatures = size(P_train,1);
numResponses = 1;
numHiddenUnits = 200;
layers = [ ...sequenceInputLayer(numFeatures)lstmLayer(numHiddenUnits)fullyConnectedLayer(numResponses)regressionLayer];
options = trainingOptions('adam', ...'MaxEpochs',200, ...'GradientThreshold',1, ...'InitialLearnRate',0.005, ...'LearnRateSchedule','piecewise', ...'LearnRateDropPeriod',125, ...'LearnRateDropFactor',0.2, ...'Verbose',0);

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