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)

发布时间:2024年01月23日

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:

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_32589267/article/details/135756987
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