利用深度学习进行序列预测时，模型参数的确定是很头疼的问题，因为模型参数的选择对于结果的影响非常大。现在最流行的深度学习模型当属长短期记忆（LSTM）了，它属于卷积神经网络（CNN）的一种改进，具有很多优点。我基于Matlab2021编写了一个BO-LSTM算法，其中BO指的是贝叶斯（Bayesian）算法，利用BO算法对LSTM模型的超参数进行优化选择，包括采取的历史回归长度、隐藏层数、隐藏层单元

现在关于深度学习的话题和研究越来越火爆，其中当属长短期记忆网络（LSTM）最受欢迎。在使用LSTM研究的过程，难免需要采用LSTM的框架图，网上相关资源不少，但如果直接截图或下载，分辨率非常低。我自己用PPT重新画了一个LSTM的框架图，可以导出高清格式图片，放在投稿的小论文里面。导出方式如下：1.用office的powerpoint打开下载的LSTM.pptx文件；2.在office中设置，保证

LSTM在时间序列预测方面的应用非常广，但有相当一部分没有考虑使用多长的数据预测下一个，类似AR模型中的阶数P。我基于matlab2021版编写了用LSTM模型实现多步预测时间序列的程序代码，可以自己调整使用的数据“阶数”。序列数据是我随机生成的，如果有自己的数据，就可以自己简单改一下代码，读取txt或excel都可以。注意读取后的序列必须命名为行向量。代码最后还提供了误差分析部分，展示了绝对误差

深度学习模型现在很火，应用的领域也是各方各面。在序列预测方面，当属LSTM模型的应用最广。我基于matlab编写了用LSTM模型实现多步预测时间序列的程序代码。序列数据是我随机生成的，如果有自己的数据，就可以自己简单改一下代码，读取txt或excel都可以。注意读取后的序列必须命名为行向量。代码最后还提供了误差分析部分，展示了绝对误差、MAE、RMSE、MAPE共4个误差指标，可供参考。代码基于m

利用深度学习进行序列预测时，模型参数的确定是很头疼的问题，因为模型参数的选择对于结果的影响非常大。现在最流行的深度学习模型当属长短期记忆（LSTM）了，它属于卷积神经网络（CNN）的一种改进，具有很多优点。我基于Matlab2021编写了一个BO-LSTM算法，其中BO指的是贝叶斯（Bayesian）算法，利用BO算法对LSTM模型的超参数进行优化选择，包括采取的历史回归长度、隐藏层数、隐藏层单元

现在关于深度学习的话题和研究越来越火爆，其中当属长短期记忆网络（LSTM）最受欢迎。在使用LSTM研究的过程，难免需要采用LSTM的框架图，网上相关资源不少，但如果直接截图或下载，分辨率非常低。我自己用PPT重新画了一个LSTM的框架图，可以导出高清格式图片，放在投稿的小论文里面。导出方式如下：1.用office的powerpoint打开下载的LSTM.pptx文件；2.在office中设置，保证

现在关于深度学习的话题和研究越来越火爆，其中当属长短期记忆网络（LSTM）最受欢迎。在使用LSTM研究的过程，难免需要采用LSTM的框架图，网上相关资源不少，但如果直接截图或下载，分辨率非常低。我自己用PPT重新画了一个LSTM的框架图，可以导出高清格式图片，放在投稿的小论文里面。导出方式如下：1.用office的powerpoint打开下载的LSTM.pptx文件；2.在office中设置，保证

LSTM在时间序列预测方面的应用非常广，但有相当一部分没有考虑使用多长的数据预测下一个，类似AR模型中的阶数P。我基于matlab2021版编写了用LSTM模型实现多步预测时间序列的程序代码，可以自己调整使用的数据“阶数”。序列数据是我随机生成的，如果有自己的数据，就可以自己简单改一下代码，读取txt或excel都可以。注意读取后的序列必须命名为行向量。代码最后还提供了误差分析部分，展示了绝对误差

现在关于深度学习的话题和研究越来越火爆，其中当属长短期记忆网络（LSTM）最受欢迎。在使用LSTM研究的过程，难免需要采用LSTM的框架图，网上相关资源不少，但如果直接截图或下载，分辨率非常低。我自己用PPT重新画了一个LSTM的框架图，可以导出高清格式图片，放在投稿的小论文里面。导出方式如下：1.用office的powerpoint打开下载的LSTM.pptx文件；2.在office中设置，保证