实用指南：Matlab实现LSTM-SVM回归预测，作者：机器学习之心

Matlab达成LSTM-SVM回归预测，作者：机器学习之心

目录

• • Matlab实现LSTM-SVM回归预测，作者：机器学习之心
  • • 效果一览
    • 基本介绍
    • 程序设计
    • 参考资料

效果一览

基本介绍

代码主要功能
该代码实现了一个LSTM-SVM回归预测模型，核心流程如下：

数据预处理：导入内容、划分训练/测试集、归一化处理

LSTM特征提取：构建LSTM网络提取特征

SVM回归预测：使用提取的特征训练SVM模型

结果评估：计算RMSE、R²、MAE等7种评估指标

可视化分析：绘制预测结果对比图、误差分析图和拟合曲线

关键参数设定

算法步骤
资料准备阶段、LSTM特征提取、SVM建模预测、评估指标计算

可视化输出

预测值 vs 真实值对比曲线

相对误差分布条形图

预测-真实值散点拟合图

运行环境要求
MATLAB版本：2023b或更高（必需）

依赖工具箱：

Deep Learning Toolbox (LSTM训练)

Statistics and Machine Learning Toolbox (内容预处理)

LIB-SVM第三方库 (SVM实现)

硬件要求：

承受自动GPU加速 (executionEnvironment=“auto”)

显存≥4GB（推荐用于LSTM训练）

典型应用场景
复杂特征提取：

当原始特征与目标变量存在非线性关系时

要求自动特征工程的场景（LSTM替代手动特征工程）

小样本预测：

SVM在小样本信息集上表现优异

LSTM特征提取可提升模型泛化能力

程序设计

完整源码私信回复Matlab实现LSTM-SVM回归预测，作者：机器学习之心

.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('此程序务必用2023b及其以上版本的MATLAB！否则会报错！'
)
%% 数据集分析
outdim = 1
;
% 最后一列为输出
num_size = 0.7
;
% 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples)
;
% 训练集样本个数
f_ = size(res, 2
) - outdim;
% 输入特征维度
%% 划分训练集和测试集
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
)
;
% 数据归一化
[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)
;
% 格式转换
for i = 1 : M
vp_train{
i, 1
} = p_train(:
, i)
;
end
for i = 1 : N
vp_test{
i, 1
} = p_test(:
, i)
;
end
%% 构建的LSTM模型

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718