基于LSTM的多变量时间序列预测MATLAB代码库

简介

本代码库包含了一套基于长短期记忆网络（LSTM）的多变量时间序列预测算法的MATLAB实现。LSTM作为一种特殊的循环神经网络（RNN），在处理和预测时间序列数据上具有出色的性能。此代码库旨在帮助研究者和学生更好地理解和应用LSTM网络于多维时间序列的预测分析。

功能特性

• 实现了LSTM网络结构，适用于多维时间序列数据。
• 提供了完整的训练和预测流程。
• 包含了多种评价指标：R²、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。
• 代码质量高，易于学习和替换数据，方便用户快速上手和二次开发。

使用说明

在开始使用本代码库之前，请确保您的MATLAB环境已配置好所有必需的工具箱，特别是用于深度学习的工具箱。

1. 数据准备：准备您的多变量时间序列数据，并根据需要预处理。
2. 模型配置：根据实际数据调整LSTM模型的参数，如网络层数、神经元数、激活函数等。
3. 模型训练：使用提供的数据训练LSTM模型。
4. 模型评估：通过评价指标评估模型性能。
5. 模型预测：利用训练好的模型进行时间序列的预测。

注意事项

• 本代码库仅供学习和研究使用，未经许可不得用于商业目的。
• 使用过程中，请遵守相关法律法规，尊重知识产权。

版权

本项目遵循特定的版权协议，具体请参考项目中的LICENSE文件。

感谢您的关注和使用，希望本代码库能够助力您的学习和研究工作。