希望你做得很好，
时间序列数据准备视频教程第1部分，
https://youtu.be/gKT8HSoJ0cE
代码和结果输出，第2部分，
https://youtu.be/G1kcWoXZE6A
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CNN和LSTM网络的一些其他结果。
标普500指数的月收盘价
https://ibb.co/y5hHr71
1980年1月至1995年7月澳大利亚红酒月销售额
https://ibb.co/4NLwqhM
美国年度事故
https://ibb.co/9Zw0brX
全球冰量
https://ibb.co/8xSt4Mg
你可以从这里下载第一个版本的代码(当前页):
//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/69506-time-series-prediction
代码的第二个版本（MLP和LSTM的未来预测）如下：
https://dataanalysisresearch.com/product/timeseriesprediction_lstm-m/
代码的第三个版本(未来预测与MLP, LSTM，和CNN)从这里:
https://dataanalysisresearch.com/product/timeseriesprediction_cnn_lstm/
这是我的网站，你可以从那里找到关于时间序列的有用信息：
.
并提出了一种基于贝叶斯优化的混合C-LSTM算法
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如果您有问题或想改进代码，请不要犹豫
给我发邮件:abolfazl.nejatian@gmail.com
最好的祝愿,
阿布Nejatian
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这也是
基于贝叶斯超参数整定的时间序列预测
//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/87137-lstm-time-series-prediction-with-bayesian-optimization
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引用为
Abolfazl Nejatian（2021年）。时间序列预测(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/69506-time-series-prediction)， MATLAB中央文件交换。检索.
MATLAB版本兼容性
创建R2018b
与R2018a至R2018b兼容
