Multi-Input-Single-Output-Vorhersage: Matlab-Implementierung, die mehrere Regressionsanalysen und ein neuronales LSTM-Netzwerk kombiniert
In diesem Artikel stellen wir vor, wie man mithilfe der multiplen Regressionsanalyse und des neuronalen LSTM-Netzwerks (Long Short-Term Memory) Vorhersagen mit mehreren Eingaben und Einzelausgaben treffen kann. Als Programmiertool nutzen wir Matlab und stellen den entsprechenden Quellcode zur Verfügung.
Die multiple Regressionsanalyse ist eine häufig verwendete statistische Analysemethode zur Untersuchung der Beziehung zwischen mehreren unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen. Das neuronale Netzwerk LSTM ist ein rekursives neuronales Netzwerk, das sich besonders für die Verarbeitung von Daten mit Zeitreiheneigenschaften eignet. Durch die Kombination dieser beiden Methoden können wir Zeitreihendaten und andere relevante Funktionen besser für prädiktive Analysen nutzen.
Das Folgende ist unser Matlab-Code, der mehrere Regressionsanalysen mit dem neuronalen LSTM-Netzwerk kombiniert:
% 导入数据
data = csvread('input_data.csv'); % 替换为实际数据文件路径
% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8; % 训练集比例