WOA-LSTM多输入单输出回归预测实例（基于MATLAB实现）

MATLAB BP 神经网络预测程序优化这篇文章挺有意思的。它主要了如何用 BP 神经网络做预测，重点是多输入多输出的。对于需要用到神经网络的研究人员来说，这篇文章的代码实现值得参考，尤其是在数据预、训练测试和反向传播算法优化上。程序的优化性能蛮强的，可以高效地大规模数据集，并且预测精度也高。你如果是想做数据或预测建模，看看这篇文章中的具体实现，应该能对你有，尤其是在精度提升和效率优化方面。如果你正好遇到类似的需求，尝试一下文中的优化方法，应该会带来不错的效果。

在无约束条件下，这是一个用Matlab编写的MPC模型预测控制程序，实现多变量多输入多输出的控制。

这是关于BP神经网络在多输入多输出问题下的Matlab程序示例，附带Excel表格和Matlab代码。

介绍了如何使用LSTM模型处理多步单变量输入和输出的数据。实验证明，该方法在实际应用中非常有效。

介绍了如何使用LSTM模型在matlab环境下进行时间序列数据预测的具体实现方法。

光伏功率预测新方法：EMD-KPCA-LSTM 模型 为了提高光伏功率预测精度，保障电力系统稳定运行，本项目提出了一种结合经验模态分解 (EMD)、核主成分分析 (KPCA) 和长短期记忆神经网络 (LSTM) 的新型预测模型。 模型亮点 多因素分析: 模型充分考虑了影响光伏输出功率的四种环境因素。 非线性特征提取: 利用 EMD 分解环境因素序列，获取不同时间尺度上的数据信号变化，降低序列非平稳性。 降维与去冗余: 采用 KPCA 提取特征序列的关键影响因子，消除原始序列的相关性和冗余性，降低模型输入维度。 动态时间建模: 使用 LSTM 网络对多变量特征序列进行动态时间建模，实现

多个输入的向量幅值计算，HYPOTR函数确实挺实用的。MATLAB自带的hypot只能两个参数，要扩展到三个以上，比如你要算个三维向量的模长，那就得绕点弯子。这时候，HYPOTR就能派上用场。它用递归方式一层层调用hypot，写得还挺巧的。 支持多参数输入，像HYPOTR(x, y, z)这样直接写，内部会自己帮你把每一层hypot套好。你也可以直接传个数组，比如HYPOTR([x y z])，它会展开。省事不少，尤其在批量计算时，效率也还不错。 写这段函数的作者算是看透了hypot的局限，用递归把它扩展得挺自然。思路其实也简单，就是不停地对两个数用hypot，再把结果和下一个数继续hypot

LSTM-ReturnPrediction.py 用于利用长短期记忆网络 (LSTM) 来预测时间序列的未来回报。LSTM 擅长处理顺序数据，使其成为预测未来趋势的理想工具。该脚本可以应用于金融或其他时间序列分析领域。

压缩包中展示了代码运行效果图。