MATLAB
实现基于
LSTM
长短期记忆网络进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
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长短期记忆网络（
LSTM
）作为一种特殊的循环神经网络（
RNN），因其在序列数据建模中的出色表现，已经成为时间序列预测、自然语言处理和信号处理等领域的核心技术。多输入单输出回归预测问题广泛存在于工程、金融、气象、医疗等领域，涉及多个相关变量对一个目标变量的影响和预测。传统的回归模型难以有效捕捉时间序列中的长期依赖关系和非线性特征，而
LSTM
通过其门控机制能够解决梯度消失问题，记忆长时间跨度信息，从而实现高精度的序列预测。随着数据量和计算能力的提升，基于
LSTM
的多输入单输出回归模型被越来越多地应用于复杂系统的动态建模与预测。
MATLAB
提供了强大的深度学习工具箱和灵活的编程环境，使得构建和训练
LSTM
网络成为可能。利用
MATLAB
的深度学习框架，能够快速实现多变量输入、多步预测的
LSTM
模型，便于参数调整和模型优化，同时方便与工程应用系统集成。该项目针对具有 ...