1.運(yùn)行環(huán)境

matlab2020a + cpu

2.數(shù)據(jù)說明

單列數(shù)據(jù)，2018/10~2018/12 共三個(gè)月，92個(gè)數(shù)據(jù)。

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3.數(shù)據(jù)處理

樣本標(biāo)準(zhǔn)化處理，其中，前85個(gè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，來驗(yàn)證后7個(gè)數(shù)據(jù)效果。最后預(yù)測未來7個(gè)數(shù)據(jù)。

numTimeStepsTrain = floor(85);%85數(shù)據(jù)訓(xùn)練 ，7個(gè)用來驗(yàn)證dataTrain = data(1:numTimeStepsTrain+1,:);% 訓(xùn)練樣本dataTest = data(numTimeStepsTrain:end,:); %驗(yàn)證樣本

4.LSTM參數(shù)設(shè)置

numHiddenUnits = 500;%隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù) dropoutLayer(0.2)%丟棄層概率

5.運(yùn)行過程

編輯切換為居中

根據(jù)訓(xùn)練效果RMSE誤差圖以及損失圖，可在運(yùn)行時(shí)降低訓(xùn)練次數(shù)，如設(shè)置為300，加快收斂。

6.運(yùn)行結(jié)果

訓(xùn)練結(jié)果：

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驗(yàn)證結(jié)果：

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評價(jià)指標(biāo)：

訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的MAE為：2524.5837

驗(yàn)證集數(shù)據(jù)的MAE為：3277.468

訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的MAPE為：0.3253

驗(yàn)證集數(shù)據(jù)的MAPE為：0.31752

訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的RMSE為：3380.5039

驗(yàn)證集數(shù)據(jù)的RMSE為：3862.0957

原數(shù)據(jù)量級比較大，加上參數(shù)還需要打磨，所以誤差顯得比較大 。可以套用自己數(shù)據(jù)試試。

7.預(yù)測未來

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展示代碼：

調(diào)用函數(shù)以及案例數(shù)據(jù)放下面鏈接了，免費(fèi)下載即可。

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