前言
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在当前的数据驱动时代，预测未来的趋势、需求、资源分配等成为了许多行业关键决策的基石。长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）作为一种特殊的循环神经网络（RNN），因其在处理时间序列数据上的卓越性能而受到广泛关注。LSTM能够学习长期依赖信息，解决了传统RNN在长序列学习过程中的梯度消失问题。在本文中，我们将探索如何利用LSTM进行多输出回归预测，即同时预测多个连续值输出，辅以实例代码加以说明。
一、LSTM的基本原理
LSTM网络包括三个重要的门结构：遗忘门、输入门和输出门，它们共同决定了如何更新和保留网络的状态。具体来说，遗忘门控制保留多少旧信息，输入门决定加入多少新信息，而输出门决定下一状态的输出量。这种结构使LSTM特别适合处理和预测时间序列数据中的长期依赖关系。
二、多输出回归预测模型架构
在多输出回归预测中，模型的目标是基于输入序列预测多个连续值。这种类型的模型在许多实际场景中非常有用，如天气预测、股价预测、资源需求预测等。一个典型的LSTM多输出回归模型包括：
输入层：接受原始时间序列数据。
LSTM层：一或多个LSTM层用于学习序列中的长期依赖关系。
输出层：一个全连接层(Dense)，输出多个预测值。
三、示例代码
假设我们的任务是基于过去一段时间的销售数据（如每日销量），预测未来几天的销量。以下是一个简单的实例代码，演示了如何使用28个特征预测3个输出，构建一个LSTM多输出回归模型。代码已跑通，只需修改几个参数和数据集即可，代码有详细注释，小白也可轻易看懂。
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1.读入数据并划分数据集
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
dataset = xlsread('Dataset.xlsx');
%% 数据维度
Input_size = 28;
Output_size = 3;
%% 划分训练集和测试集
%matrix = 1:1:700;
matrix = randperm(718);
%rng(0);
Label_train = dataset(matrix(1: 575), 1 : 28)';
Target_train = dataset(matrix(1: 575), 29: 31)';
M = size(Label_train, 2);
Label_test = dataset(matrix(576: end), 1 : 28)';
Target_test = dataset(matrix(576: end), 29: 31)';
N = size(Label_test, 2);
...
...
...
2.运行结果
训练过程：
输出1：
输出2：
输出3：
总结
基于LSTM的多输入多输出的回归预测。代码已跑通，只需修改几个参数和数据集即可，代码有详细注释，小白也可轻易看懂。
