基于LSTM长短期记忆网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 基于LSTM长短期记忆网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 基于LSTM长短期记忆网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行环境Matlab2018b及以上。

MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 灰狼算法优化参数为初始学习率，隐藏层节点个数，正则化参数。 数据为多输入回归数据，输入6个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆网络多变量时序预测， 数据为多变量时间序列数据，多输入单输出,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件，运行环境MATLAB2020b及以上，运行主程序即可。

灰狼算法优化长短期记忆网络（GWO-LSTM）的多输入单输出回归预测 （Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数Matlab代码，多个评价指标。

基于SSA-LSTM麻雀算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据）运行版本2018及以上 基于SSA-LSTM麻雀算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据）运行版本2018及以上 基于SSA-LSTM麻雀算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据）运行版本2018及以上

基于GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据）运行版本2018及以上 基于GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据）运行版本2018及以上 基于GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据）运行版本2018及以上

关于双向联想记忆网络的使用心得，包含该神经网络的原理等

1.文件含所有代码以及保存数据，代码含有部分注释。 2.时间序列预测，验证集评价指标为rmse、MAE、MAPE、R2计算值 3.本文的运行效果如下，不同的案例数据，不同优化参数效果是不一样，有问题提供免费咨询和售后服务。 4.使用版本为matlab2020a，低于该版本的打开代码会出现乱码，属于正常现象，私聊会进行解决，高于此版本不会出现问题。 5.不同电脑、不同版本的运算结果会出现不同，因为采取随机算子。 %% LSTM结构参数 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

matlab实战+基于长短期记忆网络(LSTM)的SP500的股价预测+数据分析+机器学习 下载资源可以获得： 1、lstm实现的sp500的股价预测的matlab代码文件 2、SP500历史数据 3、mat数据

包含多种实际案例 使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。 基于Tensorflow框架、Kerase接口开发网络模型。 包含数据清洗，数据特征提取，数据建模，数据预测。 包含洗发水销量预测、空气质量预测等实际案例。 LSTM单变量、Multi-Step LSTM预测、长短周期记忆网络等方法 Keras中长短期记忆模型的5步操作 Keras中长短期记忆模型的5步操作代码分析 one-hotenoder与Keras one-hotenoder与scikit学习 手动one-hotenoder