bilstm时间序列预测matlab的代码

以下是使用 MATLAB 实现的双向 LSTM 时间序列预测代码示例：

% 加载数据
data = load('data.csv');
x = data(:, 1:end-1); % 输入序列
y = data(:, end); % 输出序列

% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
train_size = round(train_ratio*size(x, 1));
x_train = x(1:train_size, :);
y_train = y(1:train_size);
x_test = x(train_size+1:end, :);
y_test = y(train_size+1:end);

% 构建双向 LSTM 模型
num_features = size(x, 2);
num_hidden_units = 128;
num_classes = 1;
num_epochs = 100;
batch_size = 64;

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(num_features)
    bilstmLayer(num_hidden_units, 'OutputMode', 'last')
    fullyConnectedLayer(num_classes)
    regressionLayer()];

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', num_epochs, ...
    'MiniBatchSize', batch_size, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', false);

net = trainNetwork(x_train', y_train', layers, options);

% 预测测试集
y_pred = predict(net, x_test')';

% 计算测试集的均方误差和相关系数
mse = mean((y_test - y_pred).^2);
r = corrcoef(y_test, y_pred);

fprintf('均方误差: %.4f\n', mse);
fprintf('相关系数: %.4f\n', r(1, 2));

需要注意的是，这里使用了 MATLAB 自带的 `trainNetwork` 函数和深度学习工具箱中的相关函数。如果没有安装深度学习工具箱，需要先安装并按照官方文档进行配置。另外，由于数据的格式可能因实际情况而异，需要根据实际情况进行修改。