用matlab设计一个lstm行为分类预测算法,共有18180条数据每条数据有8列,前七列为加速度数据和角速度数据是输入,最后一列为输出共6类,把时序的每20条数据作为一个样本,分为训练集70%,测试集30%
时间: 2024-03-03 13:50:13 浏览: 13
好的,我可以为您提供一个大致的代码框架,您可以根据您的数据格式进行相应的调整和修改。
首先,您需要将数据集分为训练集和测试集,可以使用MATLAB中的randperm函数和for循环实现:
```matlab
% 读取数据
data = load('data.txt'); % 假设数据文件名为data.txt
x = data(:, 1:7); % 输入数据,前7列
y = data(:, 8); % 输出数据,最后1列
% 划分数据集
n = size(data, 1); % 数据集大小
idx = randperm(n); % 随机排序
train_size = ceil(n * 0.7); % 训练集大小
train_idx = idx(1:train_size); % 训练集索引
test_idx = idx(train_size+1:end); % 测试集索引
% 获取训练集和测试集
x_train = x(train_idx, :);
y_train = y(train_idx);
x_test = x(test_idx, :);
y_test = y(test_idx);
```
接下来,您可以使用MATLAB中的lstmLayer函数和分类器网络来构建LSTM模型。这里我们使用具有2个LSTM层和最终的全连接层的分类器网络。
```matlab
% 构建LSTM模型
inputSize = 7; % 输入数据的大小
numHiddenUnits = 100; % LSTM层中的隐藏单元数量
numClasses = 6; % 分类器网络中的类别数量
layers = [ ...
sequenceInputLayer(inputSize)
lstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last')
lstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last')
fullyConnectedLayer(numClasses)
softmaxLayer
classificationLayer];
% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 50, ...
'MiniBatchSize', 64, ...
'ValidationData', {x_test, categorical(y_test)}, ...
'Plots', 'training-progress');
% 训练模型
net = trainNetwork(x_train, categorical(y_train), layers, options);
```
在训练完成后,您可以使用测试集来评估模型的性能。这里我们使用MATLAB中的classify函数来进行分类预测,并使用confusionmat函数来计算混淆矩阵和分类准确率。
```matlab
% 使用测试集评估模型
y_pred = classify(net, x_test);
confusion = confusionmat(y_test, y_pred);
accuracy = sum(diag(confusion)) / sum(confusion(:));
disp(['测试集分类准确率: ', num2str(accuracy)]);
```
最后,您可以将模型保存到文件中以供以后使用。
```matlab
% 保存模型
save('lstm_behavior_classification_model.mat', 'net');
```
希望这个代码框架能够对您有所帮助!