在MATLAB上将一个2×2000的矩阵数据取前2×1800个数据使用LSTM网络训练来预测后2×200个数据代码

以下是一个可能的 MATLAB 代码示例，用于训练一个简单的 LSTM 神经网络模型，以预测给定输入矩阵的最后200个数据。

% 加载并准备数据
data = load('data.mat');
X = data.X; % 2x2000输入矩阵
Y = X(:,1801:end); % 目标输出数据为最后200个数据
X = X(:,1:1800); % 输入数据为前1800个数据

% 定义 LSTM 网络模型
numFeatures = size(X,1);
numResponses = size(Y,1);
numHiddenUnits = 200;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize',128, ...
    'SequenceLength','longest', ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Verbose',false);

% 训练 LSTM 网络模型
net = trainNetwork(X,Y,layers,options);

这将加载一个名为 `data.mat` 的数据文件，其中包含一个名为 `X` 的 2x2000 的输入矩阵。然后，它将从输入矩阵中提取前1800个数据作为训练数据，以及后200个数据作为目标输出数据。接下来，它将定义一个包含一个输入序列层、一个 LSTM 层、一个全连接层和一个回归层的 LSTM 网络模型，并使用 `trainNetwork` 函数训练该模型。在训练完成后，您可以使用该模型对新的输入数据进行预测。