神经网络时间序列预测 Long Short-Term Memory 循环神经网络 电力负荷预测

1.领域：matlab，LSTM深度学习网络 2.内容：基于LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真+操作视频 3.用处：用于LSTM深度学习网络编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

数据是单维一例的，基于时间节点的预测，matlab出图，程序包含LSTM程序单独运行、SSA-LSTM程序运行、两种程序对比。前70%训练，后面30%预测，大约有2000个数据，代码有详细说明，可供调整学习。

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LSTM-时间序列预测

时序预测 | MATLAB实现CNN-LSTM时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据，运行环境MATLAB2020b及以上。

LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。LSTM 已经在科技领域有了多种应用。基于 LSTM 的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等等任务。

基于LSTM的序列预测-机月流量预测项目代码，原始博客地址：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/120918732

张量流-lstm回归 这是基于循环网络的回归器的示例： 目的是根据以前使用LSTM架构的观察结果，在本示例中预测连续值，sin和cos函数。 本示例已更新为与tensrflow-1.1.0兼容的新版本。 这个新版本使用了一个库 ，该库提供了一个API，可基于张量流创建深度学习模型和实验。 安装并运行 创建一个虚拟环境 建议您为安装程序创建一个virtualenv，因为此示例高度依赖于需求文件中设置的版本。 使用python3 $ mkvirtualenv -p python3 ltsm (ltsm) $ 使用python2 $ mkvirtualenv ltsm (ltsm) $ 安