Adaboost集成学习 | Matlab实现基于LSTM-Adaboost长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习多输入单输出时间序列预测

目录

• • 效果一览
  • 基本介绍
  • 模型设计
  • 程序设计
  • 参考资料

效果一览

基本介绍

Adaboost集成学习 | Matlab实现基于LSTM-Adaboost长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习时间序列预测（股票价格预测）

模型设计

步骤1: 数据准备
收集和整理历史数据。确保数据集经过适当的预处理，如归一化或标准化。

步骤2: 模型训练
将数据集划分为训练集和验证集。使用训练集来训练LSTM神经网络模型。LSTM模型是一种适合处理时间序列数据的深度学习模型，通过的长短期记忆单元可以捕捉到时间序列数据中的长期依赖关系。

步骤3: 模型集成
在每个时间步上，使用训练好的LSTM模型对验证集进行预测。将这些预测结果作为新的特征，与原有的特征一起作为输入，再次训练一个新的LSTM模型。重复这个过程多次，每次生成新的特征并训练新的模型。

步骤4: Adaboost集成学习
在每个时间步上，将多个训练好的LSTM模型进行集成。使用Adaboost算法，将每个模型赋予一个权重，将它们