1.领域：matlab，LSTM深度学习网络
2.内容：基于LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真+操作视频
3.用处：用于LSTM深度学习网络编程学习
4.指向人群：本硕博等教研学习使用
5.运行注意事项：
使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。
具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-06-11 20:05:56
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数据是单维一例的，基于时间节点的预测，matlab出图，程序包含LSTM程序单独运行、SSA-LSTM程序运行、两种程序对比。前70%训练，后面30%预测，大约有2000个数据，代码有详细说明，可供调整学习。
2022-06-11 20:05:55
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时序预测 | MATLAB实现LSTM时间序列未来多步预测（完整源码和数据）
数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上，可以实现未来100个值的预测。
2022-05-26 22:05:23
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本文的安装环境为tensorflow2.1，使用的算法为LSTM算法，数据集为keras的imdb数据集。对于研究tensorflow2.1中LSTM算法的人可以借鉴参考
2022-05-09 09:45:51
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时序预测 | MATLAB实现CNN-LSTM时间序列预测（完整源码和数据）
数据为一维时序列数据，运行环境MATLAB2020b及以上。
2022-05-07 16:05:56
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时序预测 | MATLAB实现Bayes（贝叶斯）优化LSTM(长短期记忆神经网络)时间序列预测（完整源码和数据）
数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-05-05 12:05:51
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