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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档），如需数据+代码+文档可以直接到文章最后关注获取 或者私信获取。
1.项目背景
在当前大数据与人工智能快速发展的背景下，时间序列数据的建模与预测已成为众多领域中的关键技术，如金融、能源、交通和工业监测等。长短期记忆神经网络（LSTM）作为循环神经网络（RNN）的一种改进形式，能够有效解决传统模型在处理长时间依赖问题时出现的梯度消失或爆炸问题，特别适用于具有时序特性的复杂数据建模。本项目基于MATLAB平台，研究并实现LSTM神经网络在多维数据回归预测中的应用，通过对历史数据的学习，挖掘其中潜在的时间动态特征，构建高精度预测模型。项目旨在提升非线性、非平稳时间序列的预测能力，为实际工程问题提供科学依据和技术支持，在智能预测与决策系统中具有良好的应用前景。
本项目实现了基于MATLAB的LSTM长短期记忆神经网络的数据回归预测方法应用。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：
| 编号 | 变量名称 | 描述 |
| 1 | x1 | |
| 2 | x2 | |
| 3 | x3 | |
| 4 | x4 | |
| 5 | x5 | |
| 6 | x6 | |
| 7 | x7 | |
| 8 | x8 | |
| 9 | x9 | |
| 10 | x10 | |
| 11 | y | 因变量 |
数据详情如下(部分展示)：
3.数据预处理
3.1 查看数据
使用head()方法查看前五行数据：
关键代码：
3.2数据缺失查看与描述统计
使用summary()方法查看数据信息：
从上图可以看到，总共有11个变量，数据中无缺失值，共2000条数据。
关键代码：
4.探索性数据分析
4.1 因变量分布直方图
用histogram()方法绘制直方图：
4.2 相关性分析
从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。
5.特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
关键代码如下：
5.2 数据集拆分
按照80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：
6.构建LSTM长短期记忆神经网络回归模型
主要实现了基于MATLAB的LSTM长短期记忆神经网络的数据回归预测方法应用，用于目标回归。
6.1 构建模型
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | LSTM回归模型 | 'MaxEpochs', 200 |
| 2 | 'MiniBatchSize', 32 | |
| 3 | 'InitialLearnRate', 0.001 |
6.2 模型训练进度图
7.模型评估
7.1评估指标及结果
评估指标主要包括R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 | ||
| LSTM回归模型 | R方 | 0.9366 |
| 均方误差 | 1923.9464 | |
| 解释方差分 | 0.9369 | |
| 绝对误差 | 15.0883 | |
从上表可以看出，R方分值为0.9366，说明模型效果较好。
关键代码如下：
7.2 真实值与预测值对比图
从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型效果良好。
8.结论与展望
综上所述，实现了基于MATLAB的LSTM长短期记忆神经网络的数据回归预测方法应用，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。