✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,
代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。
🍎个人主页:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知。
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇
智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统
信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机
🔥 内容介绍
LSTM(Long Short-Term Memory)是一种常用于处理时间序列数据的深度学习模型,它在预测和回归分析中有着广泛的应用。在本文中,我们将探讨基于LSTM的数据回归预测原理,以及如何利用这一原理进行实际的数据预测。
LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),它能够有效地处理时间序列数据中的长期依赖关系,并且在训练过程中能够避免梯度消失或梯度爆炸的问题。这使得LSTM在处理时间序列数据时比传统的RNN模型具有更好的性能。
在数据回归预测中,我们通常会使用一些历史数据来预测未来的数值。而LSTM模型能够通过学习历史数据的模式和趋势,从而对未来的数值进行预测。其原理主要包括以下几个方面:
- 长短期记忆单元(LSTM Cell):LSTM模型中的基本单元是LSTM单元,它包括输入门、遗忘门、输出门和细胞状态等组件。这些组件能够帮助模型有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系,从而实现对未来数值的准确预测。
- 时间步长(Time Steps):在时间序列数据中,每个数据点都对应着一个时间步长。LSTM模型能够通过学习不同时间步长上的数据模式,从而对未来的时间步长上的数值进行预测。
- 数据预处理:在使用LSTM模型进行数据回归预测时,我们通常需要对数据进行预处理,包括数据归一化、序列长度设置等操作。这些预处理操作能够帮助模型更好地学习数据的模式和趋势。
基于以上原理,我们可以通过以下步骤来实现基于LSTM的数据回归预测:
- 数据准备:首先需要准备历史时间序列数据,包括输入特征和输出标签。然后对数据进行预处理,如归一化、序列长度设置等操作。
- 模型构建:接下来需要构建LSTM模型,包括定义LSTM单元的数量、时间步长、输入特征等参数。然后进行模型的编译和训练。
- 模型训练:在模型构建完成后,我们需要使用历史数据对模型进行训练,从而学习数据的模式和趋势。
- 模型预测:最后,我们可以使用训练好的模型对未来的数据进行预测,从而实现数据回归预测的目的。
总的来说,基于LSTM的数据回归预测原理主要包括LSTM单元、时间步长和数据预处理等方面。通过对这些原理的理解和实践,我们可以更好地利用LSTM模型进行时间序列数据的回归预测,从而实现对未来数值的准确预测。
📣 部分代码
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1]徐一轩,伍卫国,王思敏,等.基于长短期记忆网络(LSTM)的数据中心温度预测算法[J].计算机技术与发展, 2019, 29(12):7.DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2019.12.001.