安徽平台网站建设费用,重庆市工信部网站,互联网技术对人们工作生活的影响,sem代运营托管公司LSTM-SVM时序预测 | Matlab基于LSTM-SVM基于长短期记忆神经网络-支持向量机时间序列预测 目录 LSTM-SVM时序预测 | Matlab基于LSTM-SVM基于长短期记忆神经网络-支持向量机时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.LSTM-SVM时序预测 | Matlab基于LSTM…LSTM-SVM时序预测 | Matlab基于LSTM-SVM基于长短期记忆神经网络-支持向量机时间序列预测 目录 LSTM-SVM时序预测 | Matlab基于LSTM-SVM基于长短期记忆神经网络-支持向量机时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.LSTM-SVM时序预测 | Matlab基于LSTM-SVM基于长短期记忆神经网络-支持向量机时间序列预测完整源码和数据) 2.数据集为excel单列时间序列数据集运行主程序main.m即可其余为函数文件无需运行 3.优化参数为神经网络的权值和偏置命令窗口输出RMSE、MAPE、MAE、R2等评价指标 4.运行环境Matlab2023b及以上 5.代码特点参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 程序设计
完整源码和数据获取方式私信博主回复LSTM-SVM时序预测 | Matlab基于LSTM-SVM基于长短期记忆神经网络-支持向量机时间序列预测 。
%% 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(data.xlsx);%% 数据分析
num_samples length(result); % 样本个数
kim 4; % 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
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);%% 节点个数
inputnum size(p_train, 1); % 输入层节点数
hiddennum 15; % 隐藏层节点数
outputnum size(t_train, 1); % 输出层节点数
% CSDN 机器学习之心参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm1001.2014.3001.5501
