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回归预测分析 | MATLAB实现LSTM多输入多输出

回归预测分析 | MATLAB实现LSTM多输入多输出

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    • 回归预测分析 | MATLAB实现LSTM多输入多输出
      • 数据说明
      • 数据处理
      • 网络架构
      • 训练网络
      • 测试网络
      • 完整程序
      • 参考资料
      • 致谢

MATLAB实现深度学习多输入多输出，主要是输入多个变量，输出多个变量，建立一一映射关系。

数据说明

要训练深度神经网络以根据时序数据或序列数据预测数值，可以使用长短期记忆 (LSTM) 网络。此示例使用多变量仿真数据集训练一个 LSTM 网络，旨在根据多因素时序数据来预测不同输出值。训练数据包含100个元胞，每个元胞是24个输入变量，一共100乘以24个变量，对应输出为100个元胞，每个元胞是1个输出变量，一共100乘以1个变量，每个元胞序列的长度各不相同。测试数据包含 100 个元胞序列，分别对应100个输出。该数据集包含 100 个训练观测值和 100 个测试观测值。

数据处理

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