matlab LSTM进行预测,Mae Rmse数值太大的原因.如何调整才能使数值变小。
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在使用 matlab 的 LSTM 模型进行预测时,如果 Mae 和 Rmse 的数值很大,可能是因为你的模型训练不够准确,或者你的数据本身就有很大的噪声。
如果你想要调整模型,使得 Mae 和 Rmse 的数值变小,可以尝试以下方法:
- 检查你的数据是否有脏数据,并删除这些脏数据。
- 调整 LSTM 模型的结构,例如增加隐藏层的数量或调整隐藏层的神经元数量。
- 调整 LSTM 模型的超参数,例如学习率或正则化系数。
- 尝试使用不同的优化器或学习策略,例如 Adam 优化器或梯度下降优化器。
- 尝试使用不同的数据处理方式,例如归一化或标准化。
- 尝试使用不同的评估指标,例如均方根误差或平均绝对百分比误差。
- 尝试使用不同的时间窗口大小,观察哪个时间窗口大小能够使得 Mae 和 Rmse 的数值变小。
- 尝试使用更多的训练数据,增加训练数据的数量可以提升模型的泛化能力。
- 尝试使用更多的特征,增加特征的数量可以为模型提供更多的信息,从而提升模型的准确性。
- 尝试使用不同的激活函数,例如 ReLU 激活函数或 Sigmoid 激活函数。
- 尝试使用其他的机器学习算法,例如决策树或支持向量机,观察哪个算法能够使得 Mae 和 Rmse 的数值变小。
希望这些建议能帮助你调整 LSTM 模型,使得 Mae 和 Rmse 的数值变小。
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