MATLAB代码，直接运行，可以换数据。

用于时间序列预测的LSTM.rar

NLP项目实例，实现一个类似于中文输入法中联想的功能；项目利用深度学习框架Pytorch，构建一个LSTM（也支持NGram，TextCNN，LSTM，BiLSTM等）模型，实现一个简易的中文单词预测（词语预测）功能，该功能可以根据用户输入的中文语句，自动预测(补充)词语；基于该项目训练的中文单词预测(词语预测）模型，在自定义的数据集上Top-1准确率最高可以达到91%左右，Top-5准确率最高可以达到97%左右。博文：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128582675

利用rnn网络和lstm网络进行下一个字的预测 eg： `输入`：**我觉得这个【向后输出20个字】** `输出`：**我觉得这个地方便，但是一个人的，但是一个人的，但是一个**

这里采用沪深300指数数据，时间跨度是2010年10月10号至今，选择每天的最高价格。假设当天最高价依赖当天的前n（如30）天的沪深300的最高价格。用LSTM模型来捕捉最高价的时序信息，通过模型训练，使之学会用前n天的最高价，来判断当天的最高价。

在时间序列预测问题中，建立LSTM模型，采用python语言代码实现

神经网络LSTM 时间预测MATLAB源码，RNN全称循环神经网络（Recurrent Neural Networks），是用来处理序列数据的。在传统的神经网络模型中，从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力。

6种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）对电力系统负荷进行预测。通过一个简单的例子。 各种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP 神经网络、GRU、LSTM）用于电力系统负载预测/电力预测。

孕妇的产前体检是围产医学的重要组成部分，产前预测胎儿体重可以为判断胎儿健康发育提供准确的参考.孕妇的多次体检记录在孕周时间上有不均匀时间间隔分布的特点.本研究对不均匀时间间隔的处理提出了LSTM模型的变种——变长时间间隔的LSTM模型（Variable Time Interval LSTM，VTI-LSTM）.本研究数据来源于2015~2018年多家妇产科医院的10 473个孕妇的122 462条体检记录.实验比较了传统的公式估算法以及GBDT，MLP，SVR，RNN，LSTM，VTI-LSTM等机器学习方法的胎儿体重预测结果，其中，VTI-LSTM在低体重和巨大儿的预测上取得良好的预测结果.

对RNN及其改进版本LSTM的的介绍,和其中的运行机制的说明 RNN的结构 口简单来看,把序列按时间展开 为了体现RNN的循环性,可以将多层fod起来