【Matlab】基于长短期记忆网络的数据回归预测（Excel可直接替换数据）

1.模型原理

“基于长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的数据回归预测”是一种利用LSTM神经网络进行数据回归预测的方法。回归预测是指根据过去的数据模式和趋势，预测未来的数值或趋势。LSTM是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），专门用于处理具有时间序列结构的数据，因此在数据回归预测中表现出色。

下面详细介绍“基于LSTM的数据回归预测”的原理：

1. 长短期记忆网络（LSTM）简介：
   LSTM是一种具有长期记忆和遗忘机制的循环神经网络。相比传统的RNN，LSTM可以更好地捕捉长期依赖关系，因此在处理时间序列数据时更为有效。LSTM单元包含三个关键的门控：输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）和输出门（Output Gate），它们负责控制信息的输入、遗忘和输出。