LSTM 时间序列预测MATLAB
资源描述
本仓库提供了一个基于LSTM（长短期记忆网络）的时间序列预测MATLAB代码示例。该示例专注于电力负荷预测，使用了包含三千个数据点的数据集。由于数据量较大，代码运行时间可能较长，建议用户根据自身需求适当减少输入数据量，以提高运行效率。
内容概述
- 数据集：包含三千个数据点的时间序列数据，用于电力负荷预测。
- 模型：基于LSTM的神经网络模型，适用于时间序列预测任务。
- 运行建议：由于数据量较大，建议用户在运行代码时适当减少输入数据量，以缩短运行时间。
使用说明
- 下载资源：下载本仓库中的MATLAB代码文件。
- 数据准备：确保你已经准备好时间序列数据，并将其导入MATLAB环境中。
- 运行代码：在MATLAB中运行代码，观察LSTM模型对时间序列数据的预测结果。
- 调整参数：根据需要调整输入数据量，以优化运行时间和预测效果。
注意事项
- 由于数据量较大，代码运行时间可能较长，请耐心等待。
- 建议在运行代码前备份数据，以防数据丢失或损坏。
贡献
欢迎对本仓库进行改进和优化。如果你有任何建议或发现了问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本资源遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。