碳排放预测 | Matlab实现LSTM多输入单输出未来碳排放预测，预测新数据

碳排放预测 | Matlab实现LSTM多输入单输出未来碳排放预测，预测新数据

目录

• 碳排放预测 | Matlab实现LSTM多输入单输出未来碳排放预测，预测新数据

• 预测效果
• 基本描述
• 程序设计
• 参考资料

预测效果

基本描述

1.Matlab实现LSTM长短期记忆神经网络多输入单输出未来预测，预测新数据（完整源码和数据）
2.输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出，预测新数据；
3.运行环境matlab2018及以上，excel数据，方便替换；
4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式资源出下载Matlab实现LSTM多输入单输出未来预测，预测新数据（完整源码和数据）。

%%  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
res = xlsread('sj.xlsx','训练数据');
%%  读取未来输入特征数据
kes = xlsread('sj.xlsx','需要预测的数据');
%%  划分训练集和测试集
temp = 1:11;

P_train = res(temp(1: 8), 1: 3)';
T_train = res(temp(1: 8), 4)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(9: end), 1: 3)';
T_test = res(temp(9: end), 4)';
N = size(P_test, 2);
%%  数据转置
kes = kes';
K = size(kes, 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);