1.Matlab实现LSTM-Adaboost多变量回归预测；

LSTM-AdaBoost是一种将LSTM和AdaBoost两种机器学习技术结合起来使用的方法，旨在提高模型的性能和鲁棒性。具体而言，LSTM是一种适用于序列数据的循环神经网络，它可以处理长期依赖性，避免传统的RNN模型出现梯度消失或爆炸的问题。而AdaBoost则是一种集成学习方法，它将多个弱分类器组合起来形成一个强分类器，其中每个分类器都是针对不同数据集和特征表示训练的。LSTM-AdaBoost算法的基本思想是将LSTM作为基模型，利用AdaBoost算法对其进行增强。具体而言，我们可以训练多个LSTM模型，每个模型使用不同的数据集和特征表示，然后将它们的预测结果组合起来，形成一个更准确和鲁棒的模型。

2.运行环境为Matlab2020b；

3.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测；

4.data为数据集，excel数据，前7列输入，最后1列输出，LSTM_AdaboostNN.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；

5.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、RMSE多指标评价；

6.运行效果如下: