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matlab代码影响基于SWT的时间序列预测，降噪和贝叶斯优化-LSTM 基于SWT降噪和贝叶斯优化LSTM的时间序列预测，长期和短期存储网络LSTM近年来引起了人们对于短期时间序列预测问题的关注。 但是，由于此方法是一种深度学习方法，因此通常会面临许多超参数的影响。 众所周知，深度学习超参数的设置尚无明确的指导原则，其中大多数使用经验方法，例如学习率1e-3、1e-4等。迭代次数根据改变损耗曲线等。这种方法易于尝试，发现效果更好。一群人，既费时又费力。 为此，本文将使用贝叶斯优化对LSTM的参数进行优化，同时使用同步压缩小波SWT对原始数据进行滤波以降低噪声，并使用降噪会议的数据进行建模，最后通过实例验证说明SWT- Bayes-LSTM模型的预测效果更好。 该代码是由maltab2020b编写的，matlab代码，MATLAB代码，长短时记忆网络LSTM在针对短时时间序列预测问题上近来年受到大家的关注，但由于该方法为深度学习方法，通常面临着众多超参数的影响，而导致，关于深度学习超参数的设置并没有一直明确的指导方针，大多采用经验方法，选择性学习率1e-3,1e-4啥的，交替次数根据损