多维时序 | MATLAB实现LSTM多变量时间序列预测

多维时序 | MATLAB实现LSTM多变量时间序列预测

效果一览

基本介绍

本次运行测试环境MATLAB2020b，MATLAB实现LSTM多变量时间序列预测，长短期记忆神经网络。长短期记忆网络——通常被称为 LSTM，是一种特殊的 RNN，能够学习长期依赖性。由 Hochreiter 和 Schmidhuber（1997）提出的，并且在接下来的工作中被许多人改进和推广。LSTM 在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。

程序设计

• 完整程序私信博主。

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layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits)
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',250, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.005, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropPeriod',125, ...
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...
    'ExecutionEnvironment','cpu', ...
    'Verbose',0, ...
    'Plots','training-progress');
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参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/category_10914353.html?spm=1001.2014.3001.5482
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127601808