lstm实现预测分析,lstm预测算法

　　【LSTM预测】基于RNN-LSTM卷积神经网络，用Matlab代码实现空调用电量数据的回归预测_ Matlab仿真博客的技术博客_博客

　　1导言

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　　第2部分代码功能[训练数据，测试数据]=lstm数据过程()

　　%%数据已加载，初始规范化已完成。

　　train _ data _ initial=[0.4413 0.4707 0.6953 0.8133 0.4379 0.4677 0.6981 0.8002 0.4517 0.4725 0.7006 0.8201；

　　0.4379 0.4677 0.6981 0.8002 0.4517 0.4725 0.7006 0.8201 0.4557 0.4790 0.7019 0.8211;

　　0.4517 0.4725 0.7006 0.8201 0.4557 0.4790 0.7019 0.8211 0.4601 0.4911 0.7101 0.8298];

　　% train _ data _ initial=[0.4413 0.4707 0.6953 0.8133；

　　% 0.4379 0.4677 0.6981 0.8002;

　　% 0.4517 0.4725 0.7006 0.8201;

　　% 0.4557 0.4790 0.7019 0.8211;

　　% 0.4601 0.4811 0.7101 0.8298;

　　% 0.4612 0.4845 0.7188 0.8312];

　　test _ data _ initial=[0.4557 0.4790 0.7019 0.8211；

　　0.4612 0.4845 0.7188 0.8312;

　　0.4601 0.4811 0.7101 0.8298;

　　0.4615 0.4891 0.7201 0.8330];

　　data _ length=size(train _ data _ initial，1)；每个样本的长度百分比

　　data _ num=size(train _ data _ initial，2)；样本数量百分比

　　%%规范化过程

　　对于n=1:数据数量

　　train_data(:n)=train_data_initial(:n)/sqrt(sum(train_data_initial(:n)。^2));

　　目标

　　对于m=1:size(test_data_initial，2)

　　测试数据(:m)=测试数据初始(:m)/sqrt(sum(测试数据初始(:m)。^2));

　　End3模拟结果正在上传…取消重新上传。

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　　4参考文献[1]石海鑫，朱建超，严俊池，等.基于卷积神经网络和LSTM递归神经网络的客户重复购买预测方法[J].高新通信，2021，31(7):10。

　　博主：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等领域的Matlab仿真。相关的matlab代码问题可以私信交流。有些理论引用自网络文献。如有侵权，联系博主删除。

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