Matlab实现LSTM-SVM回归预测，作者：机器学习之心

效果一览

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基本介绍

代码主要功能
该代码实现了一个LSTM-SVM回归预测模型，核心流程如下：

数据预处理：导入数据、划分训练/测试集、归一化处理

LSTM特征提取：构建LSTM网络提取特征

SVM回归预测：使用提取的特征训练SVM模型

结果评估：计算RMSE、R²、MAE等7种评估指标

可视化分析：绘制预测结果对比图、误差分析图和拟合曲线

关键参数设定

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算法步骤
数据准备阶段、LSTM特征提取、SVM建模预测、评估指标计算

可视化输出

预测值 vs 真实值对比曲线

相对误差分布条形图

预测-真实值散点拟合图

运行环境要求
MATLAB版本：2023b或更高（必需）

依赖工具箱：

Deep Learning Toolbox (LSTM训练)

Statistics and Machine Learning Toolbox (数据预处理)

LIB-SVM第三方库 (SVM实现)

硬件要求：

支持自动GPU加速 (executionEnvironment=“auto”)

显存≥4GB（推荐用于LSTM训练）

典型应用场景
复杂特征提取：

当原始特征与目标变量存在非线性关系时

需要自动特征工程的场景（LSTM替代手动特征工程）

小样本预测：

SVM在小样本数据集上表现优异

LSTM特征提取可提升模型泛化能力

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程序设计

完整源码私信回复Matlab实现LSTM-SVM回归预测，作者：机器学习之心

.rtcContent { padding: 30px; } .lineNode {font-size: 10pt; font-family: Menlo, Monaco, Consolas, "Courier New", monospace; font-style: normal; font-weight: normal; }%% 初始化
clear
close all
clc
addpath(genpath(pwd))
disp('此程序务必用2023b及其以上版本的MATLAB！否则会报错！')%% 数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 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);%  格式转换
for i = 1 : M vp_train{i, 1} = p_train(:, i);
endfor i = 1 : N vp_test{i, 1} = p_test(:, i);
end%% 构建的LSTM模型