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目录
Matlab PSO-BP 基于粒子群算法优化BP神经网络的分类算法
Matlab GA-BP 基于遗传算法优化BP神经网络的分类算法
Matlab CNN-LSTM分类 卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型
一，概述
LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）结构，由于其对于长序列数据的处理能力，被广泛应用于语音识别、自然语言处理、图像处理等领域。 LSTM 网络的主要特点是增加了一个称为“记忆单元（Memory Cell）”的结构，用于控制网络的信息流动。这个结构可以记忆信息并在需要的时候将其加入到当前的处理中，从而更好地处理长序列数据。另外，LSTM 网络还引入了三个称为“门（Gates）”的结构，包括输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）和输出门（Output Gate），用于控制信息的输入、遗忘和输出。这些门的作用是通过一个 sigmoid 函数将输入信息映射到 0~1 之间的值，然后与记忆单元中的信息进行运算，控制信息的流动。通过这种方式，LSTM 网络可以有效的捕捉序列中的长期依赖关系，从而提高了神经网络处理序列数据的能力。
二，代码
代码中文注释非常清晰，按照示例数据修改格式，替换数据集即可运行，数据集为excel。
部分代码示例如下：
%% 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
%% 读取数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 分析数据
num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_dim = size(res, 2) - 1; % 特征维度
num_res = size(res, 1); % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7; % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :); % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）
flag_conusion = 1; % 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上）
%% 设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];
%% 划分数据集
for i = 1 : num_class
mid_res = res((res(:, end) == i), :); % 循环取出不同类别的样本
mid_size = size(mid_res, 1); % 得到不同类别样本个数
mid_tiran = round(num_size * mid_size); % 得到该类别的训练样本个数
P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)]; % 训练集输入
T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)]; % 训练集输出
P_test = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)]; % 测试集输入
T_test = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)]; % 测试集输出
end
%% 数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';
%% 得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);
......三，运行结果
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标签：res,长短期,mid,神经网络,train,Matlab,test,LSTM From： https://blog.csdn.net/vvoennvv/article/details/139862030