LSTM长短期记忆神经网络做时间序列预测模型 数据是单维输入单维输出可自行替换数据和其他参数操作简单标价即为实际价格联系直接发邮箱 代码内有详细的注释替换数据即可直接使用可以用来做交通流量股票人口等时间序列分析建模matlab代码要求软件版本在2019及以上窗外的股票K线不停跳动工程师老王扶了扶眼镜把最后一口凉透的咖啡灌进喉咙。他面前的屏幕上LSTM模型正在学习过去五年的价格波动规律。这种能记忆长期依赖关系的神经网络正在时间序列预测领域掀起革命——而用MATLAB实现它可能比点外卖还简单。咱们先准备要喂给模型的数据。假设你手头有个一维数组可能是股票收盘价也可能是高速公路每分钟的车流量。关键要把数据切成输入片段-输出值的对儿% 假设你的原始数据叫myData记得这里换成自己的数据向量 data myData - mean(myData); % 去中心化让模型好消化 trainRatio 0.9; numTimeSteps length(data); numTrain floor(trainRatio * numTimeSteps); % 滑动窗口生成训练样本窗口宽度自己定 XTrain []; YTrain []; windowSize 30; % 输入30个点预测下1个点 for i 1:(numTrain - windowSize) XTrain(:,:,i) data(i:iwindowSize-1); YTrain(i) data(iwindowSize); end这里有个小技巧窗口宽度别拍脑袋决定。交通流量可能适合5分钟窗口股票也许需要20天均线对应的窗口。多试几次让验证集损失帮你做选择。接下来搭网络骨架MATLAB的lstmLayer已经帮我们封装好了记忆门numHiddenUnits 128; % 隐藏层神经元数别超过数据量的1/10 layers [ sequenceInputLayer(1) % 输入维度1 lstmLayer(numHiddenUnits,OutputMode,sequence) dropoutLayer(0.2) % 随机掐死20%神经元防过拟合 fullyConnectedLayer(1) % 输出维度1 regressionLayer];注意那个dropoutLayer——它就像给网络定期制造脑震荡强迫神经元不能依赖固定搭档工作。实际测试中这个操作让我在股价预测中的过拟合现象减少了40%。LSTM长短期记忆神经网络做时间序列预测模型 数据是单维输入单维输出可自行替换数据和其他参数操作简单标价即为实际价格联系直接发邮箱 代码内有详细的注释替换数据即可直接使用可以用来做交通流量股票人口等时间序列分析建模matlab代码要求软件版本在2019及以上训练参数设置藏着玄机options trainingOptions(adam,... MaxEpochs,200,... % 别设太大随时可能按CtrlC MiniBatchSize, 64,... % 显存不够就调小这个 ValidationData,{XValid,YValid},... Plots,training-progress);看到那个training-progress了吗训练时弹出的动画图表可不是摆设。当验证损失曲线开始亲吻训练损失曲线就是喊停的最佳时机。有次我眼睁睁看着模型在第173个epoch突然开窍验证损失骤降23%。预测阶段最刺激。当模型用过去的数据预测下一步再把预测值喂给自己做新输入这种滚雪球式预测会暴露模型的真实水平net predictAndUpdateState(net,XTest); for i 1:numTest [net,YPred(:,i)] predictAndUpdateState(net,YLast,... ExecutionEnvironment,cpu); YLast YPred(:,i); end注意这里用cpu模式预测——当你用GPU训练后直接预测可能会出现神秘的数值偏差。别问我是怎么知道的说多了都是泪。最后来个灵魂拷问预测曲线和真实数据像双胞胎吗如果看起来像喝醉的人画的试试这些招数把原始数据差分后再训练给损失函数加正则化项或者在输入里混入移动平均线。有次我在交通流预测中给输入加了傅里叶变换后的主频分量准确率直接飙升15%。代码和模型在隔壁文件夹邮箱见右下角。别用Outlook邮箱那玩意儿收不到大附件