LSTM深度学习网络来预测时间序列的工具箱——支持单时间序列和多元时间序列的预测（基于MATLAB的深度学习工具箱二次开发）

亲爱的参加建模竞赛的同学们，想要在数学建模比赛中脱颖而出吗？

让我们一起探索一款神奇的MATLAB工具箱，带你领略使用深度学习模型来预测时间序列的魅力！

（赶紧分享给数学建模的队友学起来吧）

轻松上手，功能全面

你还在为复杂的时间序列预测头疼吗？别担心，这款工具箱将为你解决所有难题。无论你是数据科学的小白还是编程高手，只需简单几步，就能实现对未来的洞察。

图形直观，一目了然

是否对枯燥的数字感到厌倦？这款工具箱能够自动绘制精美的拟合效果图、误差图和预测图，让数据变得生动有趣，直观展现预测结果。

中英双语，国际接轨

无论是美赛还是国赛，这款工具箱都能满足你的需要。中英文界面切换自如，让你在不同比赛场合都能从容应对。

免费开放，兼容性强

本工具箱免费开发使用！这款工具箱支持Windows系统上的MATLAB 2021a及更高版本，只要你安装了深度学习工具箱，就能畅享所有功能。

---

在介绍我们的工具箱之前，让我们先来简单了解一下LSTM（长短期记忆网络）模型。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它特别擅长处理和预测时间序列中的长期依赖问题。与传统的时间序列预测模型如ARIMA模型和指数平滑模型相比，LSTM有着不可比拟的优势：

记忆能力：LSTM通过其独特的门控机制能够「记住」长期的信息，这对于理解和预测时间序列中的复杂模式至关重要。

适应性强：无论是线性还是非线性关系，LSTM都能够自适应地学习时间序列数据的内在规律，而传统模型如ARIMA需要人为地确定模型的形式。

处理多变量：与指数平滑模型等传统方法相比，LSTM能够更加轻松地处理和预测多元时间序列。

在我们的工具箱中，LSTM模型的这些优势被完全发挥出来，帮助你在数学建模比赛中轻松处理复杂的时间序列预测任务，让你的模型预测更加精准，更具前瞻性。

工具箱的使用教程可在b站观看：

【1】演示：基于LSTM深度学习网络预测时间序列（MATLAB工具箱）_哔哩哔哩_bilibili

工具箱是完全免费的，可以在视频教程（视频教程是一个合集，包含10个短视频）中下载，也可以在CSDN论坛下载。

---

MATLAB版本要求：windows系统、2021a以及更高版本的MATLAB！且需要有深度学习工具箱！

在工具箱右下角可以切换中英文版本，方便大家在不同的场合使用！例如美赛你可以用英文版本，国赛你可以使用中文版本，到时候参考文献中可以引用MATLAB官网的版权声明。

工具箱界面截图：

---

运行界面展示：以单时间序列为例

查看网络：

 训练时的误差折线图：

展示训练过程：

误差直方图：

回归图：

拟合值和真实值的图：

真实值和预测值的图：

也可以将数据分为训练集和测试集：

自动调参模块：