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🔥 内容介绍
在金融市场、气象预测、股票走势等领域，时间序列预测一直是一个重要的问题。随着人工智能和机器学习的发展，越来越多的方法被应用于时间序列预测中。本文将介绍一种基于长短期记忆网络（LSTM）结合AdaBoost的时间序列预测方法。
长短期记忆网络是一种特殊的循环神经网络，它在处理时间序列数据时表现出色。LSTM网络能够学习长期依赖关系，对于时间序列数据中的趋势和周期性变化有着较好的表现。然而，单独的LSTM网络可能无法充分捕捉时间序列数据中的复杂特征，因此需要结合其他方法进行预测。
AdaBoost是一种集成学习方法，它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。在时间序列预测中，我们可以将LSTM网络视为一个弱分类器，通过AdaBoost方法来提升其预测性能。具体来说，我们可以将LSTM网络预测的残差作为输入，然后使用AdaBoost算法来训练多个LSTM网络，最终得到一个更加准确的预测模型。
通过将LSTM网络和AdaBoost方法结合起来，我们可以充分利用LSTM网络对时间序列数据的建模能力，同时通过AdaBoost方法来提升预测的准确性。实验结果表明，这种方法在金融市场和气象预测等领域有着较好的表现，能够更准确地预测未来的趋势和变化。
总之，基于长短期记忆网络结合AdaBoost的时间序列预测方法在实际应用中表现出色，能够有效应对时间序列数据中的复杂特征。随着人工智能和机器学习技术的不断发展，我们相信这种方法将会在更多领域得到广泛应用，并为相关领域的发展带来新的机遇和挑战。
📣 部分代码
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
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 = ind2vec(T_train);
t_test = ind2vec(T_test );⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。
[1] 魏昱洲,许西宁.基于LSTM长短期记忆网络的超短期风速预测[J].电子测量与仪器学报, 2019(2):8.DOI:CNKI:SUN:DZIY.0.2019-02-008.
[2] 邱凯旋李佳.基于贝叶斯优化和长短期记忆神经网络(BO-LSTM)的短期电力负荷预测[J].电力学报, 2022, 37(5):367-373.