Matlab實現LSTM-SVM回歸預測，作者：機器學習之心
目錄
- Matlab實現LSTM-SVM回歸預測，作者：機器學習之心
- 效果一覽
- 基本介紹
- 程序設計
- 參考資料
效果一覽
基本介紹
代碼主要功能
該代碼實現了一個LSTM-SVM回歸預測模型，核心流程如下：
數據預處理：導入數據、劃分訓練/測試集、歸一化處理
LSTM特征提取：構建LSTM網絡提取特征
SVM回歸預測：使用提取的特征訓練SVM模型
結果評估：計算RMSE、R2、MAE等7種評估指標
可視化分析：繪制預測結果對比圖、誤差分析圖和擬合曲線
關鍵參數設定
算法步驟
數據準備階段、LSTM特征提取、SVM建模預測、評估指標計算
可視化輸出
預測值 vs 真實值對比曲線
相對誤差分布條形圖
預測-真實值散點擬合圖
運行環境要求
MATLAB版本：2023b或更高（必需）
依賴工具箱：
Deep Learning Toolbox (LSTM訓練)
Statistics and Machine Learning Toolbox (數據預處理)
LIB-SVM第三方庫 (SVM實現)
硬件要求：
支持自動GPU加速 (executionEnvironment=“auto”)
顯存≥4GB（推薦用于LSTM訓練）
典型應用場景
復雜特征提取：
當原始特征與目標變量存在非線性關系時
需要自動特征工程的場景（LSTM替代手動特征工程）
小樣本預測：
SVM在小樣本數據集上表現優異
LSTM特征提取可提升模型泛化能力
程序設計
完整源碼私信回復Matlab實現LSTM-SVM回歸預測，作者：機器學習之心
.rtcContent { padding: 30px; } .lineNode {font-size: 10pt; font-family: Menlo, Monaco, Consolas, "Courier New", monospace; font-style: normal; font-weight: normal; }%% 初始化
clear
close all
clc
addpath(genpath(pwd))
disp('此程序務必用2023b及其以上版本的MATLAB！否則會報錯！')%% 數據集分析
outdim = 1; % 最后一列為輸出
num_size = 0.7; % 訓練集占數據集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 訓練集樣本個數
f_ = size(res, 2) - outdim; % 輸入特征維度%% 劃分訓練集和測試集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);% 數據歸一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);% 格式轉換
for i = 1 : M vp_train{i, 1} = p_train(:, i);
endfor i = 1 : N vp_test{i, 1} = p_test(:, i);
end%% 構建的LSTM模型參考資料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718
)
