【MATLAB第54期】基于LSTM长短期记忆网络的多输入多输出滑动窗口回归预测模型

往期第13期已实现多输入单输出滑动窗口回归预测 本次在此代码基础上，新增多输出滑动窗口功能。 多输入单输出滑动窗口回归预测

往期文章提到了对单列时间序列数据进行滑动窗口处理的思路，本文介绍如何对多输入多输出数据进行滑动窗口的思路。实现效果如下：

1.训练过程： ​

2.训练集拟合效果：

​ 3.测试集拟合效果：

198行（代表198天），21列数据，其中前19列为变量，第20-21列为因变量。 前80%数据训练，后20%数据测试 （因变量数量可以更改）

滑动窗口尺寸为7，即可认为前7天的变量作为输入，第7天的因变量作为输出。 则输入的一组样本矩阵结构由20×1变成 20×7 而样本数量也从原来的198变为192 ，因为前6组变量数据作为了历史样本 ​输入数据样本 19×198 ​转变后 192×19×7 输出数据样本 2×198 ​转变后 192×2

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