LSTM递归预测(matlab)
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:
-
效果图
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