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基本的LSTM预测模型
可以使用MATLAB中的Deep Learning Toolbox中的LSTM神经网络对时间序列数据进行预测。
以下是一个基本的LSTM预测模型的代码示例：
% 1. 准备数据集
data = csvread('data.csv'); % 从文件中读取数据
trainData = data(1:500, :); % 前500个样本作为训练集
testData = data(501:end, :); % 后面的样本作为测试集
% 2. 进行数据归一化处理
[trainDataNorm, trainParams] = normalizeData(trainData); % 对训练集进行归一化
testDataNorm = normalizeData(testData, trainParams); % 对测试集进行归一化，使用训练集的参数
% 3. 构建LSTM模型
numFeatures = size(data, 2) - 1; % 特征数
numResponses = 1; % 输出数（待预测的时间序列）
numHi