【LSTM时序预测】基于长短记忆神经网络LSTM实现交通流时间序列单步预测含验证和预测未来附matlab代码

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⛄ 内容介绍

有效地预测使用阶段的故障数据对于合理制定可靠性计划以及开展可靠性维护活动等具有重要的指导意义.从复杂系统的历史故障数据出发,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的故障时间序列预测方法,包括网络结构设计,网络训练和预测过程实现算法等,进一步以预测误差最小为目标,提出了一种基于多层网格搜索的LSTM预测模型参数优选算法,通过与多种典型时间序列预测模型的实验对比,验证了所提出的LSTM预测模型及其参数优选算法在故障时间序列分析中具有很强的适用性和更高的准确性.

⛄ 部分代码

options = trainingOptions('adam', ... % adam优化算法 自适应学习率

'MaxEpochs',500,...% 最大迭代次数

'MiniBatchSize',10, ...%最小批处理数量

'GradientThreshold',1, ...%防止梯度爆炸

'InitialLearnRate',0.005, ...% 初始学习率

'LearnRateSchedule','piecewise', ...

'LearnRateDropPeriod',125, ...%125次后 ，学习率下降

'LearnRateDropFactor',0.2, ...%下降因子 0.2

'ValidationData',{XTrain,YTrain}, ...

'ValidationFrequency',5, ...%每五步验证一次

'Verbose',1, ...

'Plots','training-progress');

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 邱道宏, 傅康, 薛翊国,等. 深埋隧道TBM掘进参数LSTM时序预测模型及应用研究[J]. 中南大学学报（自然科学版）, 2021(008):052.

[2] 王鑫, 吴际, 刘超,等. 基于LSTM循环神经网络的故障时间序列预测[J]. 北京航空航天大学学报, 2018, 44(4):13.

[3] 李蓉蓉, 戴永. 基于LSTM和时间序列分析法的短期风速预测[J]. 计算机仿真, 2020, 37(3):6.

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