时序预测 | MATLAB实现LSTM时间序列未来多步预测（完整源码和数据）
数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上，可以实现未来100个值的预测。
2022-05-26 22:05:23
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本文的安装环境为tensorflow2.1，使用的算法为LSTM算法，数据集为keras的imdb数据集。对于研究tensorflow2.1中LSTM算法的人可以借鉴参考
2022-05-09 09:45:51
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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。
2022-05-07 16:05:56
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时序预测 | MATLAB实现Bayes（贝叶斯）优化LSTM(长短期记忆神经网络)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MATLAB2018b及以上。
2022-05-05 12:05:51
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时序预测 | MATLAB实现LSTM时间序列未来多步预测（完整源码和数据）
数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上，可以实现未来100个值的预测。
2022-05-05 12:05:47
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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。
2022-04-12 10:09:08
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