【MATLAB第81期】基于MATLAB的LSTM长短期记忆网络预测模型时间滞后解决思路(更新中)

【MATLAB第81期】基于MATLAB的LSTM长短期记忆网络预测模型时间滞后解决思路(更新中)

在LSTM预测过程中,极易出现时间滞后,类似于下图,与一个以上的样本点结果错位,产生滞后的效果。
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在建模过程中,输入与输出之间关系的建立,周期性样本选择以及数据处理方式等都会产生影响。

影响因素讨论:
①数据预处理方式
②数据输入输出关系构造

二、案例分析:

1、数据情况

一列数据:
2007-2023年月度数据,168*1

2、数据集构造(训练集和测试集单独标准化处理)

XTrain= dataTrainStandardized (1:M,:);% 训练输入
YTrain = dataTrainStandardized(2:M+1,:);% 训练输出
XTest = dataTestStandardized(0:N,:)%测试输入 0代表训练输入末位数据
YTest = dataTestStandardized(1:N,:);%测试输出

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LSTM优化前:
训练集拟合情况:

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测试集拟合情况:
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预测未来12个月:
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LSTM优化后:
LSTM训练集拟合效果:

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测试集拟合效果:

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LSTM预测未来12个月:
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