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LSTM递归预测（matlab）

news 2025/8/13 3:25:30

LSTM（长短期记忆）递归预测原理及步骤详解如下：

一、LSTM递归预测原理

LSTM是一种特殊的递归神经网络（RNN），它能够学习长期依赖关系。传统的RNN在处理长序列时存在梯度消失和梯度爆炸的问题，导致无法有效捕捉长期依赖。LSTM通过引入“门”机制解决了这一问题，使得信息可以在网络中长时间传递而不会被遗忘。

LSTM的核心是LSTM细胞，它包含了三个门：遗忘门、输入门和输出门，以及一个记忆单元。这些门的作用如下：

遗忘门：决定从记忆单元中丢弃哪些信息。
输入门：决定哪些新的信息应该被存储在记忆单元中。
输出门：基于记忆单元的状态来决定当前LSTM细胞的输出。

在轨迹预测中，LSTM网络被训练为一个端到端的模型。当输入轨迹序列时，LSTM网络会自动学习前面的事件对后续事件的影响，并尝试预测未来的位置或状态。对于每个输入序列，LSTM都会生成一个预测输出，这个预测输出是从LSTM的输出门中获得的。

二、LSTM递归预测步骤

数据准备：
- 收集时间序列数据：根据预测任务的需求，收集相关的时间序列数据。
- 数据清洗：对收集到的数据进行预处理，包括去除噪声、缺失值填充等。
- 数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整超参数，测试集用于评估模型的性能。
构建LSTM模型：
- 确定模型结构：包括LSTM层的层数、隐藏单元数等。
- 初始化模型参数：包括权重和偏置项等。
- 选择损失函数和优化器：根据任务需求选择合适的损失函数和优化器。
训练模型：
- 将训练集输入到LSTM模型中，计算模型的输出和损失函数值。
- 通过反向传播算法计算梯度，并使用优化器更新模型参数。
- 重复上述步骤，直到模型在验证集上的性能达到预设的阈值或达到最大迭代次数。
验证模型：
- 将验证集输入到训练好的LSTM模型中，计算模型的预测结果和性能指标（如准确率、召回率等）。
- 根据验证结果调整模型结构或超参数，以获得更好的性能。
预测未来数据：
- 将测试集或新的时间序列数据输入到训练好的LSTM模型中，进行预测。
- 对预测结果进行后处理和分析，以提取有用的信息或做出决策。
可视化结果（可选）：
- 将预测结果以图表或其他可视化形式展示，以便更直观地了解预测结果和性能。
部分代码

% 训练集和测试集划分
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.95;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%  格式转换
for i = 1 : M vp_train{i, 1} = p_train(:, i);vt_train{i, 1} = t_train(:, i);
endfor i = 1 : N vp_test{i, 1} = p_test(:, i);vt_test{i, 1} = t_test(:, i);
end%  创建LSTM网络，
layers = [ ...sequenceInputLayer(f_)              % 输入层lstmLayer(55)                      reluLayer                           fullyConnectedLayer(outdim)         % 回归层regressionLayer];

所采用数据集：