MATLAB
实现基于
LSTM-SVM
长短期记忆网络（
LSTM
）结合支持向量机（
SVM）进行多变量回归预测的详细项目实例
项目背景介绍
在当今信息化时代，随着传感器技术和物联网的快速发展，海量的多变量时序数据被持续生成，如何有效地从这些复杂且高维的数据中提取有价值的信息，进行准确的预测，成为数据科学和人工智能领域亟需解决的核心问题。多变量回归预测不仅广泛应用于金融市场分析、工业生产监控、环境气象预测、智能交通管理等领域，而且在新能源管理、医疗健康诊断等关键领域也扮演着不可或缺的角色。然而，多变量时序数据具有内在的非线性、时变性、噪声干扰及多尺度特征等复杂特性，传统的统计和机器学习模型难以完全捕捉其潜在的动态变化规律，导致预测精度受限。
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）作为一种基于循环神经网络（RNN）的深度学习模型，因其卓越的时序依赖信息建模能力和缓解梯度消失问题的机制，已成为时序数据分析中的主流技术。LSTM能够有效捕获序列中长期和短期的时间依赖性，适合于复杂非线性动态系统的建模。然而，单纯依赖LSTM模型时，可能会受到过拟合、泛化 ...