matlab LSTM预测结果太大

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：

  1. 检查你的数据是否有脏数据，并删除这些脏数据。
  2. 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。
  3. 调整 LSTM 模型的超参数，例如学习率或正则化系数。
  4. 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。
  5. 尝试使用不同的数据处理方式，例如归一化或标准化。
  6. 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。
  7. 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。
  8. 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。
  9. 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。
  10. 尝试使用不同的激活函数，例如 ReLU 激活函数或 Sigmoid 激活函数。
  11. 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。