基于长短期神经网络LSTM的测量误差预测

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测量误差有一定的时间或者空间上的连续性，本文用LSTM进行预测

LSTM原理，MATALB编程长短期神经网络基于长短期神经网络LSTM的测量误差预测

LSTM是一种含有LSTM区块（blocks）或其他的一种类神经网络，文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元，因为它可以记忆不定时间长度的数值，区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。 图1底下是四个S函数单元，最左边函数依情况可能成为区块的input，右边三个会经过gate决定input是否能传入区块，左边第二个为input gate，如果这里产出近似于零，将把这里的值挡住，不会进到下一层。左边第三个是forget gate，当这产生值近似于零，将把区块里记住的值忘掉。第四个也就是最右边的input为output gate，他可以决定在区块记忆中的input是否能输出 。 图1 LSTM模型 图1 LSTM模型 LSTM有很多个版本，其中一个重要的版本是GRU（Gated Recurrent Unit）࿰