LSTM 回报预测脚本

介绍了如何使用LSTM模型在matlab环境下进行时间序列数据预测的具体实现方法。

标题\"使用LSTM进行天气预测的数据集\"表明我们关注一种专门用于使用长短期记忆网络（LSTM）进行天气预报的数据集。LSTM是递归神经网络（RNN）的一种变体，特别适合处理序列数据，例如时间序列的气象数据。这种数据集通常包含历史气象观测数据，用于训练模型以预测未来的天气条件。描述中提到的\"使用LSTM进行天气预测的数据集\"没有提供具体细节，但我们可以假设它包括一段时间内的关键气象变量记录，如温度、湿度、风速、气压等。这些数据可能按小时、每日或每周进行采样，并可能涵盖多个地点，以提高模型的泛化能力。文件名\"数据集\"提示这个数据集可能包含多个子文件或子目录，每个子文件可能代表不同地理位置的数据，或按不同的时间粒度组织。这种数据集通常划分为训练集、验证集和测试集，以便在模型开发过程中进行适当的性能评估。关于使用LSTM进行天气预测的关键知识点包括时间序列分析、LSTM网络结构、特征工程、模型训练、序列到序列预测和损失函数选择。

LSTM模型可用于预测未知的数据，只需将数列中的数值替换为所需的数据。

压缩包中展示了代码运行效果图。

光伏功率预测新方法：EMD-KPCA-LSTM 模型 为了提高光伏功率预测精度，保障电力系统稳定运行，本项目提出了一种结合经验模态分解 (EMD)、核主成分分析 (KPCA) 和长短期记忆神经网络 (LSTM) 的新型预测模型。 模型亮点 多因素分析: 模型充分考虑了影响光伏输出功率的四种环境因素。 非线性特征提取: 利用 EMD 分解环境因素序列，获取不同时间尺度上的数据信号变化，降低序列非平稳性。 降维与去冗余: 采用 KPCA 提取特征序列的关键影响因子，消除原始序列的相关性和冗余性，降低模型输入维度。 动态时间建模: 使用 LSTM 网络对多变量特征序列进行动态时间建模，实现对光伏发电功率的精准预测。 代码优势 改进算法: 采用 KPCA 代替传统 PCA，进一步提升预测精度。 模块化设计: 代码结构清晰，易于理解和修改。 扩展性强: 可根据需要灵活调整模型组件，例如： 将 EMD 替换为 VMD、CEEMDAN、EEMD 等分解算法。 将 LSTM 替换为 GRU、BiLSTM 等改进模型性能。 实验结果 实验结果表明，相较于传统方法，该模型显著提高了光伏功率预测精度。 相关资源 项目代码和参考文献可参考 [链接地址]。

下载所需，源代码执行结果请参考压缩文件中的效果图。

该存储库提供基于人工神经网络的地下水位预测代码比较，包括长短期记忆（LSTM）、卷积神经网络（CNN）和非线性自回归外生网络（NARX）的应用。作者列出了每种方法的优势和适用场景，并提供了Matlab和Python脚本以及示例文件，帮助用户复现和应用这些预测模型。

本存储库包含了我们实现的ROIwiseHMM的Matlab代码。这个模型的详细信息可以在文档中找到。如果您打算在自己的项目中使用此代码，请引用我们的论文： @article{JUN2018, title = \"Modeling regional dynamics in low-frequency fluctuation and its application to Autism spectrum disorder diagnosis\", journal = \"NeuroImage\", year = \"2018\", author = \"Eunji Jun and Eunsong Kang and Jaehun Choi and Heung-Il Suk\" }。您可以在此下载HMM工具箱，它支持混合高斯输出的HMM的推理和学习。

经济学家常用 ARMA 模型来预测时间序列，该模型适用于小数据集，并能捕捉时间序列中的记忆效应，如持久性、均值回归和季节性等。在深度学习领域，LSTM 网络可以被视为 ARMA 模型的类似物。