时序预测 | MATLAB实现基于CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)

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大数据开发治理平台 DataWorks,不限时长
简介: 时序预测 | MATLAB实现基于CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)

时序预测 | MATLAB实现基于CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)

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预测结果

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基本介绍

MATLAB实现基于CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)
1.MATLAB实现基于CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价);
2.运行环境Matlab2020及以上,data为数据集,单变量时间序列预测;
3.递归预测未来数据,可以控制预测未来大小的数目,适合循环性、周期性数据预测;
4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MBE、MSE等评价指标;

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式:私信博主回复MATLAB实现基于CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)
    ```matlab
    %-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    %% 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
    %-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    %% 划分训练集和测试集
    P_train = res(1: num_trains, 1: f)';
    T_train = res(1: num_trains, f + 1: end)';
    M = size(P_train, 2);
    %-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    P_test = res(num_trains + 1: end, 1: f)';
    T_test = res(num_trains + 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);

————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/132093256
```

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229

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