时序预测|基于长短期记忆网络时间序列LSTM预测Matlab程序 单变量 1.程序功能已完成调试，用户可以通过一键操作生成图形和评价指标。 2.数据输入以Excel格式保存，只需更换文件，即可运行以获得个人化的实验结果。 3.代码中包含详细注释，具有较强的可读性，特别适合初学者和新手。 4.在实际数据集上的效果可能较差，需要对模型参数进行微调。 CSDN：机器不会学习CL 时序预测|基于长短期记忆网络时间序列LSTM预测Matlab程序 单变量 1.程序功能已完成调试，用户可以通过一键操作生成图形和评价指标。 2.数据输入以Excel格式保存，只需更换文件，即可运行以获得个人化的实验结果。 3.代码中包含详细注释，具有较强的可读性，特别适合初学者和新手。 4.在实际数据集上的效果可能较差，需要对模型参数进行微调。 CSDN：机器不会学习CL

matlab实现基于贝叶斯优化的LSTM预测

使用LSTM-ARIMA模型进行混合预测，ARIMA做线性部分的预测，LSTM做非线性部分

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。

LSTM预测气温.ipynb

【LSTM预测】贝叶斯网络改进LSTM预测【含Matlab源码 1158期】.zip

使用BP神经网络和LSTM预测股票价格（注释拉满）+数据集.zip 代码详细注释、带有数据集 Jupyter Notebook 使用BP神经网络和LSTM预测股票价格（注释拉满）+数据集.zip 代码详细注释、带有数据集 Jupyter Notebook 使用BP神经网络和LSTM预测股票价格（注释拉满）+数据集.zip 代码详细注释、带有数据集 Jupyter Notebook

时序预测_Bayes贝叶斯推理_优化LSTM预测Matlab实现(含完整源码+数据) Matlab实现了随机波动率模型(包括LSTM-SV, SV等)的贝叶斯推理、预测和模拟。

基于经验模态分解成多个模态和一个残余量，再利用长短神经网络预测分别训练每一个模态和残余量，最后重构结果，得到预测结果

MATLAB_LSTM预测源代码，内含数据，可运行。