MATLAB实现长短期记忆神经网络（LSTM）与（SVR）结合进行时间序列预测的详细项目实例（包含详细的完整的程序和数据）

这篇详细的文章为用 MATLAB 来创建和执行结合 LSTM（长期短期记忆神经网络）与 SVR（支持向量回归）模型进行时间序列预测提供了具体的实例指导，介绍了整个项目的实现细节。主要包括数据预处理（加载及处理数据，建立训练与验证数据集）、使用 LSTM 对数据特性做初步提取以及运用提取后的特征进一步构建 SVR 模型完成最终预测任务的全部步骤。此外还包括通过均方根误差来评价模型的表现优劣。本文提供了一系列脚本代码样例帮助开发者们快速理解和上手实践此联合模型的应用。 适用于具有一定MATLAB使用经验和机器学习理论知识的研究学者和技术工作者，尤其是专注于时间序列分析的专业人士。 适用情景：针对金融市场波动趋势跟踪、天气状况预报、传感器信号识别等有大量时序信息的预测应用。 拓展研究方向推荐：数据集丰富化以增强模型普适性；对现有模型的改进，探索最优参数配置；新增图形输出功能，直观呈现实际与估算间差异；开展对照试验检验不同机制下的估计准确性。