最近有小伙伴问到如何用MATLAB实现LSTM的时间序列预测，今天就来分享一波！💻📈

首先，我们需要了解LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的RNN，非常适合处理和预测时间序列数据。它能有效捕捉长期依赖关系，是许多预测任务的好帮手。🎯

在MATLAB中实现LSTM非常方便，只需几个步骤：第一步，准备你的数据，确保它是按时间顺序排列的；第二步，设置LSTM模型参数，比如隐藏层神经元数量、训练轮次等；第三步，使用`trainNetwork`函数进行训练；最后，用测试集验证模型效果，并做出预测。🚀

下面是一些关键代码片段👇：

```matlab

layers = [

sequenceInputLayer(featureDimension)

lstmLayer(hiddenUnits,'OutputMode','last')

fullyConnectedLayer(numClasses)

softmaxLayer

classificationLayer];

options = trainingOptions('adam', ...);

net = trainNetwork(trainingData,layers,options);

predictions = classify(net,testData);

```

通过以上方法，你就可以轻松完成基于MATLAB的LSTM时间序列预测啦！🎉

Matlab LSTM 时间序列预测 机器学习