时序预测 | Matlab实现ARIMA-LSTM差分自回归移动模型结合长短期记忆神经网络时间序列预测

时序预测 | Matlab实现ARIMA-LSTM差分自回归移动模型结合长短期记忆神经网络时间序列预测

预测效果

基本介绍

时序预测 | Matlab实现ARIMA-LSTM差分自回归移动模型结合长短期记忆神经网络时间序列预测
直接替换数据即可用 适合新手小白
附赠案例数据 可直接运行

程序设计

• 完整程序和数据下载方式私信博主回复：Matlab实现ARIMA-LSTM差分自回归移动模型结合长短期记忆神经网络时间序列预测。

%% lstm
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)                 %输入层设置
    lstmLayer(numhidden_units1,'name','hidden1')  %学习层设置
    dropoutLayer(0.2,'name','dropout_1')
    lstmLayer(numhidden_units2,'name','hidden2') 
    dropoutLayer(0.3,'name','dropout_2')
    lstmLayer(numhidden_units3,'name','hidden3') 
    dropoutLayer(0.2,'name','dropout_3')
    fullyConnectedLayer(outputSize)               % 全连接层设置
    regressionLayer('name','out')];
%% trainoption(lstm)

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/article/details/126072792?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/article/details/126044265?spm=1001.2014.3001.5502