当前位置: 首页 > news >正文

【Matlab】LSTM长短期记忆神经网络时序预测算法(附代码)

   资源下载: https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88688439

一,概述

        LSTM(Long Short-Term Memory)是一种常用的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)结构,由于其对于长序列数据的处理能力,被广泛应用于语音识别、自然语言处理、图像处理等领域。 LSTM 网络的主要特点是增加了一个称为“记忆单元(Memory Cell)”的结构,用于控制网络的信息流动。这个结构可以记忆信息并在需要的时候将其加入到当前的处理中,从而更好地处理长序列数据。另外,LSTM 网络还引入了三个称为“门(Gates)”的结构,包括输入门(Input Gate)、遗忘门(Forget Gate)和输出门(Output Gate),用于控制信息的输入、遗忘和输出。这些门的作用是通过一个 sigmoid 函数将输入信息映射到 0~1 之间的值,然后与记忆单元中的信息进行运算,控制信息的流动。通过这种方式,LSTM 网络可以有效的捕捉序列中的长期依赖关系,从而提高了神经网络处理序列数据的能力。

二,代码

代码中文注释非常清晰,按照示例数据修改格式,替换数据集即可运行,数据集为excel。

部分代码示例如下:


%%  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(时间序列的单列数据)
result = xlsread('数据集.xlsx');%%  数据分析
num_samples = length(result);  % 样本个数 
kim = 15;                      % 延时步长(kim个历史数据作为自变量)
zim =  1;                      % 跨zim个时间点进行预测%%  划分数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)];
end
%%  数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度
% %%  划分训练集和测试集
% temp = 1: 1: 922;
% 
% P_train = res(temp(1: 700), 1: 15)';
% T_train = res(temp(1: 700), 16)';
% M = size(P_train, 2);
% 
% P_test = res(temp(701: end), 1: 15)';
% T_test = res(temp(701: end), 16)';
% N = size(P_test, 2);
%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
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, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%%  数据平铺
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据,以及3维数据,需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));......

三,运行结果

   资源下载: https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88688439

相关文章:

【Matlab】LSTM长短期记忆神经网络时序预测算法(附代码)

资源下载: https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88688439 一,概述 LSTM(Long Short-Term Memory)是一种常用的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)结构,由于其对于…...

2.2 设计FMEA步骤二:结构分析

2.2.1 目的 设计结构分析的目的是将设计识别和分解为系统、子系统、组件和零件,以便进行技术风险分析。其主要目标包括: 可视化分析范围结构化表示:方块图、边界图、数字模型、实体零件识别设计接口、交互作用和间隙促进顾客和供应商工程团队之间的协作(接口责任)为功能分…...

红队攻防实战之DC2

吾愿效法古圣先贤,使成千上万的巧儿都能在21世纪的中华盛世里,丰衣足食,怡然自得 0x01 信息收集: 1.1 端口探测 使用nmap工具 可以发现开放了80端口,网页服务器但是可以看出做了域名解析,所以需要在本地完成本地域名…...

【28】Kotlin语法进阶——使用协程编写高效的并发程序

提示:此文章仅作为本人记录日常学习使用,若有存在错误或者不严谨得地方欢迎指正。 文章目录 一、Kotlin中的协程1.1 协程的基本用法1.1.1协程与协程作用域1.1.2 使用launch函数创建子协程1.1.3 通过suspend关键声明挂起函数1.1.4 coroutineScope函数 1.2…...

【大数据面试知识点】Spark的DAGScheduler

Spark数据本地化是在哪个阶段计算首选位置的? 先看一下DAGScheduler的注释,可以看到DAGScheduler除了Stage和Task的划分外,还做了缓存的跟踪和首选运行位置的计算。 DAGScheduler注释: The high-level scheduling layer that i…...

Pycharm引用其他文件夹的py

Pycharm引用其他文件夹的py 方式1:包名设置为Sources ROOT 起包名的时候,需要在该文件夹上:右键 --> Mark Directory as --> Sources ROOT 标记目录为源码目录,就可以了。 再引用就可以了 import common from aoeweb impo…...

目标检测-One Stage-YOLOv1

文章目录 前言一、YOLOv1的网络结构和流程二、YOLOv1的损失函数三、YOLOv1的创新点总结 前言 前文目标检测-Two Stage-Mask RCNN提到了Two Stage算法的局限性: 速度上并不能满足实时的要求 因此出现了新的One Stage算法簇,YOLOv1是目标检测中One Stag…...

PHP序列化总结3--反序列化的简单利用及案例分析

反序列化中生成对象里面的值,是由反序列化里面的值决定,与原类中预定义的值的值无关,穷反序列化的对象可以使用类中的变量和方法 案例分析 反序列化中的值可以覆盖原类中的值 我们创建一个对象,对象创建的时候触发了construct方…...

大一C语言程序细节复盘2

7-4 学生成绩排序 分数 27 全屏浏览题目 切换布局 作者 张泳 单位 浙大城市学院 假设学生的基本信息包括学号、姓名、三门课程成绩以及个人平均成绩&#xff0c;定义一个能够表示学生信息的结构类型。输入n&#xff08;n<50&#xff09;个学生的成绩信息&#xff0c;按照学生…...

【QT】跨平台区分32位和64位的宏

目录 0.背景 1.详细 0.背景 项目用到&#xff0c;原用的是 “WIN32”和“WIN64”,但是发现在64位下的时候&#xff0c;进了表示32位的代码&#xff0c;上网查找&#xff0c;原来是宏写错了&#xff0c;特此记录&#xff0c;适用windows和linux 1.详细 修改前&#xff1a; #…...

对抗AUTOMIXUP

文章目录 摘要1、简介2、相关工作3、ADAUTOMIX3.1、深度学习分类器3.2、生成器3.3 对抗增强3.3.1 对抗损失 3.4 对抗优化 4、实验4.1、分类结果4.1.1、数据集分类4.1.2、精细分类 4.2、校准4.3、鲁棒性4.4、遮挡鲁棒性4.5、迁移学习4.6、消融实验 5、结论附录AA.1 数据集信息A.…...

AMEYA360:什么是热敏电阻 热敏电阻基础知识详解

热敏电阻(thermistor)是对温度敏感的一种电子器件&#xff0c;其电阻值会随着温度的变化而发生改变。 热敏电阻按照温度系数不同分为正温度系数热敏电阻(PTC thermistor&#xff0c;即 Positive Temperature Coefficient thermistor)和负温度系数热敏电阻(NTC thermistor&#…...

RedisTemplate自增时保证原子性的lua脚本限制接口请求频率

场景&#xff1a;限制请求后端接口的频率&#xff0c;例如1秒钟只能请求次数不能超过10次&#xff0c;通常的写法是&#xff1a; 1.先去从redis里面拿到当前请求次数 2.判断当前次数是否大于或等于限制次数 3.当前请求次数小于限制次数时进行自增 这三步在请求不是很密集的时…...

《通信基站绿色低碳服务评价技术要求》团体标准顺利通过技术审查

2023年12月14日团体标准《通信基站绿色低碳服务评价技术要求》召开了技术审查视频会议。来自节能权威机构、科研院校、通信行业企业的专家以及标准编制组代表参加了本次会议。 技术审查专家组由郑州大学能动学院教授赵金辉、国家节能中心节能技术推广处处长辛升、中国标准化研…...

堆排序(C语言版)

一.堆排序 堆排序即利用堆的思想来进行排序&#xff0c;总共分为两个步骤&#xff1a; 1. 建堆 升序&#xff1a;建大堆 降序&#xff1a;建小堆 2. 利用堆删除思想来进行排序 1.1.利用上下调整法实现堆排序 第一步&#xff1a;建堆 好了&#xff0c;每次建堆都要问自己…...

实现区域地图散点图效果,vue+echart地图+散点图

需求&#xff1a;根据后端返回的定位坐标数据实现定位渲染 1.效果图 2.准备工作,在main.js和index.js文件中添加以下内容 main.js app.use(BaiduMap, {// ak 是在百度地图开发者平台申请的密钥 详见 http://lbsyun.baidu.com/apiconsole/key */ak: sRDDfAKpCSG5iF1rvwph4Q95M…...

Kubernetes 学习总结(41)—— 云原生容器网络详解

背景 随着网络技术的发展&#xff0c;网络的虚拟化程度越来越高&#xff0c;特别是云原生网络&#xff0c;叠加了物理网络、虚机网络和容器网络&#xff0c;数据包在网络 OSI 七层网络模型、TCP/IP 五层网络模型的不同网络层进行封包、转发和解包。网络数据包跨主机网络、容器…...

多人协同开发git flow,创建初始化项目版本

文章目录 多人协同开发git flow&#xff0c;创建初始化项目版本1.gitee创建组织模拟多人协同开发2.git tag 打标签3.git push origin --tags 多人协同开发git flow&#xff0c;创建初始化项目版本 1.gitee创建组织模拟多人协同开发 组织中新建仓库 推送代码到我们组织的仓库 2…...

「Kafka」入门篇

「Kafka」入门篇 基础架构 Kafka 快速入门 集群规划 集群部署 官方下载地址&#xff1a;http://kafka.apache.org/downloads.html 解压安装包&#xff1a; [atguiguhadoop102 software]$ tar -zxvf kafka_2.12-3.0.0.tgz -C /opt/module/修改解压后的文件名称&#xff1a; [a…...

PHP8的JIT(Just-In-Time)编译器是什么?

PHP8的JIT&#xff08;Just-In-Time&#xff09;编译器是什么&#xff1f; PHP8是最新的PHP版本&#xff0c;引入了JIT&#xff08;Just-In-Time&#xff09;编译器&#xff0c;以进一步提高性能和执行速度。 JIT编译器是一种在运行时将解释性语言转化为机器码的技术。在过去…...

Golang 面试经典题:map 的 key 可以是什么类型?哪些不可以?

Golang 面试经典题&#xff1a;map 的 key 可以是什么类型&#xff1f;哪些不可以&#xff1f; 在 Golang 的面试中&#xff0c;map 类型的使用是一个常见的考点&#xff0c;其中对 key 类型的合法性 是一道常被提及的基础却很容易被忽视的问题。本文将带你深入理解 Golang 中…...

Java + Spring Boot + Mybatis 实现批量插入

在 Java 中使用 Spring Boot 和 MyBatis 实现批量插入可以通过以下步骤完成。这里提供两种常用方法&#xff1a;使用 MyBatis 的 <foreach> 标签和批处理模式&#xff08;ExecutorType.BATCH&#xff09;。 方法一&#xff1a;使用 XML 的 <foreach> 标签&#xff…...

Python+ZeroMQ实战:智能车辆状态监控与模拟模式自动切换

目录 关键点 技术实现1 技术实现2 摘要&#xff1a; 本文将介绍如何利用Python和ZeroMQ消息队列构建一个智能车辆状态监控系统。系统能够根据时间策略自动切换驾驶模式&#xff08;自动驾驶、人工驾驶、远程驾驶、主动安全&#xff09;&#xff0c;并通过实时消息推送更新车…...

从“安全密码”到测试体系:Gitee Test 赋能关键领域软件质量保障

关键领域软件测试的"安全密码"&#xff1a;Gitee Test如何破解行业痛点 在数字化浪潮席卷全球的今天&#xff0c;软件系统已成为国家关键领域的"神经中枢"。从国防军工到能源电力&#xff0c;从金融交易到交通管控&#xff0c;这些关乎国计民生的关键领域…...

CSS3相关知识点

CSS3相关知识点 CSS3私有前缀私有前缀私有前缀存在的意义常见浏览器的私有前缀 CSS3基本语法CSS3 新增长度单位CSS3 新增颜色设置方式CSS3 新增选择器CSS3 新增盒模型相关属性box-sizing 怪异盒模型resize调整盒子大小box-shadow 盒子阴影opacity 不透明度 CSS3 新增背景属性ba…...

Java后端检查空条件查询

通过抛出运行异常&#xff1a;throw new RuntimeException("请输入查询条件&#xff01;");BranchWarehouseServiceImpl.java // 查询试剂交易&#xff08;入库/出库&#xff09;记录Overridepublic List<BranchWarehouseTransactions> queryForReagent(Branch…...

Mysql故障排插与环境优化

前置知识点 最上层是一些客户端和连接服务&#xff0c;包含本 sock 通信和大多数jiyukehuduan/服务端工具实现的TCP/IP通信。主要完成一些简介处理、授权认证、及相关的安全方案等。在该层上引入了线程池的概念&#xff0c;为通过安全认证接入的客户端提供线程。同样在该层上可…...

算法250609 高精度

加法 #include<stdio.h> #include<iostream> #include<string.h> #include<math.h> #include<algorithm> using namespace std; char input1[205]; char input2[205]; int main(){while(scanf("%s%s",input1,input2)!EOF){int a[205]…...

6.计算机网络核心知识点精要手册

计算机网络核心知识点精要手册 1.协议基础篇 网络协议三要素 语法&#xff1a;数据与控制信息的结构或格式&#xff0c;如同语言中的语法规则语义&#xff1a;控制信息的具体含义和响应方式&#xff0c;规定通信双方"说什么"同步&#xff1a;事件执行的顺序与时序…...

Axure零基础跟我学:展开与收回

亲爱的小伙伴,如有帮助请订阅专栏!跟着老师每课一练,系统学习Axure交互设计课程! Axure产品经理精品视频课https://edu.csdn.net/course/detail/40420 课程主题:Axure菜单展开与收回 课程视频:...