用MATLAB比较LSTM与RBF神经网络的实战应用

        长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变体，设计用于解决传统RNN面临的梯度消失和梯度爆炸等问题。LSTM网络由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出，它的设计目标是能够更好地捕捉和记忆时间序列数据中的长期依赖关系。LSTM网络具有三个重要的门控结构，它们有助于控制信息的流动和记忆的更新，这三个门控分别是：

1. 遗忘门（Forget Gate）：控制上一个时间步的记忆细胞中哪些信息需要被遗忘。通过一个sigmoid激活函数输出一个介于0和1之间的值，其中0表示完全忘记，1表示完全保留。

2. 输入门（Input Gate）：确定当前时间步的输入信息中哪些值将被更新到记忆细胞中。通过sigmoid激活函数和tanh激活函数共同决定更新的值。

3. 输出门（Output Gate）：决定记忆细胞中的哪些信息将作为当前时间步的输出。通过sigmoid激活函数和tanh激活函数共同决定输出的值。

        LSTM网络通过这些门控结构，能够有效地学习和维护时间序列数据中的长期依赖关系。这使得它在处理自然语言处理、语音识别、时间序列预测等任务时表现出色。在实际应用中，可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来构建和训练LSTM模型。这些框架提供了现成的LSTM层的实现，简化了模型的搭建和训练过程。

clc
clear
close all
load train.mat % 加载数据集
load test.mat
%% 数据预处理
res=[s45v45input2 s45v45output2]
%% 
data=[]
for i=1:2:length(res)
   DATA=res(i,:)
   data=[data;DATA]
end
XTrain=data(:,1:2)'
YTrain=data(:,3)'
%% 
inputSize = size(XTrain,1); % 输入层大小
numHiddenUnits = 200; % 隐藏层中LSTM单元的数量
numResponses = size(YTrain,1); % 输出层大小
miniBatchSize &