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…...

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法

使用siteground主机的wordpress网站&#xff0c;会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后&#xff0c;网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手&#xff0c;遇到这个问题&#xff0c;就很抓狂&#xff0c;明明是哪都没操作错误&#x…...

【Axure高保真原型】引导弹窗

今天和大家中分享引导弹窗的原型模板&#xff0c;载入页面后&#xff0c;会显示引导弹窗&#xff0c;适用于引导用户使用页面&#xff0c;点击完成后&#xff0c;会显示下一个引导弹窗&#xff0c;直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…...

CocosCreator 之 JavaScript/TypeScript和Java的相互交互

引擎版本&#xff1a; 3.8.1 语言&#xff1a; JavaScript/TypeScript、C、Java 环境&#xff1a;Window 参考&#xff1a;Java原生反射机制 您好&#xff0c;我是鹤九日&#xff01; 回顾 在上篇文章中&#xff1a;CocosCreator Android项目接入UnityAds 广告SDK。 我们简单讲…...

力扣热题100 k个一组反转链表题解

题目: 代码: func reverseKGroup(head *ListNode, k int) *ListNode {cur : headfor i : 0; i < k; i {if cur nil {return head}cur cur.Next}newHead : reverse(head, cur)head.Next reverseKGroup(cur, k)return newHead }func reverse(start, end *ListNode) *ListN…...

【网络安全】开源系统getshell漏洞挖掘

审计过程&#xff1a; 在入口文件admin/index.php中&#xff1a; 用户可以通过m,c,a等参数控制加载的文件和方法&#xff0c;在app/system/entrance.php中存在重点代码&#xff1a; 当M_TYPE system并且M_MODULE include时&#xff0c;会设置常量PATH_OWN_FILE为PATH_APP.M_T…...

适应性Java用于现代 API:REST、GraphQL 和事件驱动

在快速发展的软件开发领域&#xff0c;REST、GraphQL 和事件驱动架构等新的 API 标准对于构建可扩展、高效的系统至关重要。Java 在现代 API 方面以其在企业应用中的稳定性而闻名&#xff0c;不断适应这些现代范式的需求。随着不断发展的生态系统&#xff0c;Java 在现代 API 方…...

在 Spring Boot 项目里,MYSQL中json类型字段使用

前言&#xff1a; 因为程序特殊需求导致&#xff0c;需要mysql数据库存储json类型数据&#xff0c;因此记录一下使用流程 1.java实体中新增字段 private List<User> users 2.增加mybatis-plus注解 TableField(typeHandler FastjsonTypeHandler.class) private Lis…...

深入浅出WebGL:在浏览器中解锁3D世界的魔法钥匙

WebGL&#xff1a;在浏览器中解锁3D世界的魔法钥匙 引言&#xff1a;网页的边界正在消失 在数字化浪潮的推动下&#xff0c;网页早已不再是静态信息的展示窗口。如今&#xff0c;我们可以在浏览器中体验逼真的3D游戏、交互式数据可视化、虚拟实验室&#xff0c;甚至沉浸式的V…...

Canal环境搭建并实现和ES数据同步

作者&#xff1a;田超凡 日期&#xff1a;2025年6月7日 Canal安装&#xff0c;启动端口11111、8082&#xff1a; 安装canal-deployer服务端&#xff1a; https://github.com/alibaba/canal/releases/1.1.7/canal.deployer-1.1.7.tar.gz cd /opt/homebrew/etc mkdir canal…...

基于stm32F10x 系列微控制器的智能电子琴(附完整项目源码、详细接线及讲解视频)

注&#xff1a;文章末尾网盘链接中自取成品使用演示视频、项目源码、项目文档 所用硬件&#xff1a;STM32F103C8T6、无源蜂鸣器、44矩阵键盘、flash存储模块、OLED显示屏、RGB三色灯、面包板、杜邦线、usb转ttl串口 stm32f103c8t6 面包板 …...