基于MATLAB的LSTM长短期记忆神经网络的时间序列数据预测方法应用

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档），如需数据+代码+文档可以直接到文章最后关注获取 或者私信获取。

1.项目背景

 在现代数据分析领域，时间序列预测对于多个行业至关重要，如金融市场的趋势分析、气象预报、工业设备的状态监测等。面对复杂且非线性的时间序列数据，传统的统计方法往往难以提供满意的预测精度。长短期记忆（LSTM）神经网络作为一种特殊的循环神经网络（RNN），能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系，特别适用于处理具有长时间跨度相关性的数据。基于MATLAB平台，本项目旨在探索LSTM在网络架构设计、训练策略优化等方面的应用，以提升时间序列数据的预测性能。通过构建和训练LSTM模型，我们希望不仅能提高预测准确性，还能为实际问题提供一种高效且可靠的解决方案，例如在能源消耗预测、市场趋势分析等领域展现其应用潜力。此研究将为相关领域的实践者提供有价值的参考和技术支持。

本项目实现了基于MATLAB的LSTM长短期记忆神经网络的时间序列数据预测方法应用。                 

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，

数据展示如下：

3.数据预处理

3.1 查看数据

使用disp()方法查看前10行数据：

关键代码：

4.探索性数据分析

4.1 时间序列折线图

用plot()方法绘制折线图：

5.特征工程

5.1 建立特征数据和标签数据

关键代码如下：

5.2 数据集拆分

按照80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下： 

5.3 数据形状调整

数据形状调整以适应LSTM模型输入，关键代码如下：

6.构建LSTM长短期记忆神经网络时间序列模型   

主要实现了基于MATLAB的LSTM长短期记忆神经网络的时间序列数据预测方法应用，用于目标回归。                

6.1 构建模型 

6.2 模型训练进度图

7.模型评估

7.1评估指标及结果  

评估指标主要包括R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。

从上表可以看出，R方分值为0.9802，说明模型效果较好。      

关键代码如下：          

7.2 真实值与预测值对比图

从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型效果良好。         

8.结论与展望  

综上所述，实现了基于MATLAB的LSTM长短期记忆神经网络的时间序列数据预测方法应用，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。