【matlab】基于深度学习的长短期记忆网络LSTM时间序列单步预测，含验证和预测未来【第1期】
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
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