MATLAB
实现PCA-LSTM(
主成分长短期记忆神经网络
)多输入单输出回归预测的详细项目实例
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PCA-LSTM
（主成分分析
-长短期记忆神经网络）多输入单输出回归预测模型是结合了传统的降维技术（
PCA）与先进的深度学习模型（
LSTM
）的预测工具。近年来，随着数据量的剧增和计算能力的提高，机器学习和深度学习方法在各种领域取得了显著的成果。尤其是在时间序列预测、金融市场分析、气候变化预测等领域，数据的时间依赖性和维度复杂性对预测准确度提出了更高的要求。传统的回归模型在处理这些复杂的时间序列数据时常常遇到计算复杂性高和过拟合等问题。因此，结合主成分分析（
PCA）和长短期记忆网络（
LSTM
）成为一种有效的解决方案。
主成分分析（
PCA）是一种常用的降维方法，可以通过线性变换将数据的维度从高维空间映射到低维空间，同时尽可能保留数据的主要特征。这一过程可以去除冗余信息，减少噪声，提升计算效率。
LSTM
作为一种特殊的递归神经网络（
RNN），在处理长期依赖问 ...