matlab代码影响-LSTM-Prediction:使用Matlab的时间序列数据（吉恩销售数据集）的LSTM预测

matlab代码影响深度学习项目-时间序列数据预测（Matlab，LSTM） 作家：姜浩林 有组织的博客 韩文的“自述”发布位于以下地址。 项目主题 第一个主题是分析在线产品价格数据以预测当前产品价格。 但是，由于与大量数据相比时间不足且计算能力有限，我们修改了该项目以分析牛仔裤的在线价格数据并预测不久的将来的牛仔裤价格。 我之所以选择许多牛仔裤，是因为我拥有比其他物品更多的数据，而且我整个季节都可以穿。 （由于缺乏历史数据，所以选择了手机和电视作为牛仔裤。） 对于更多项目，我将在以后尝试找到一种方法。 使用数据 在线收集价格信息数据包括8个项目，包括在线收集的价格信息，收集日期，项目名称和销售价格。 数据收集期为2014年1月至2019年10月。 我在分析中使用的数据使用了2015年1月至2019年10月的数据。 数据分析过程 数据净化 探索数据 纯化其他数据进行分析 预测模型的选择 数据预测 预测评估（RMSE） 语义分析 数据细化 与大量数据（约1亿个数据）相比，由于缺乏计算能力（我的笔记本电脑），我决定使用每天的平均每日销售价格。 为了解释代码，我们按日期检索了数据，并仅从八个