编写一个LSTM长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测完整的MATLAB代码

在MATLAB中，我们可以使用其内置的`nnet`工具箱来构建LSTM（Long Short-Term Memory）网络。以下是一个简单例子，用于多输入单输出的回归预测。假设我们有两个输入变量`x1`和`x2`，目标是预测输出变量`y`。

% 导入所需的库
addpath(genpath('toolbox/nnet'))

% 假设你的数据已经存储在一个结构体中，例如
data = load('your_dataset.mat'); % 替换为实际的数据文件名

% 提取输入和输出
inputs = [data.x1; data.x2]; % 将输入组合成单个矩阵
targets = data.y;

% 分割数据为训练集和验证集
[trainInputs, valInputs, trainTargets, valTargets] = splitEachLabel(inputs, targets, 'HoldOut', 0.2); % 80%训练，20%验证

% 创建LSTM网络
layers = [
    sequenceInputLayer(size(trainInputs{1}))  % 序列输入层
    lstmLayer(64, 'OutputMode', 'last')     % LSTM层，64个隐藏单元，输出模式为最后一个时间步
    fullyConnectedLayer(1)                   % 全连接层，对应单个输出
    regressionLayer()                      % 回归层
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ... 
    'MaxEpochs', 50, ...           % 最大迭代次数
    'MiniBatchSize', 32, ...        % 批次大小
    'ValidationData', {valInputs, valTargets}, ...  
    'Plots', 'training-progress'   % 显示训练进度图表
);

% 训练模型
net = trainNetwork(trainInputs, trainTargets, layers, options);

% 预测新的样本
newSample = [new_x1, new_x2]; % 新的输入值
[newSampleSeq, ~] = seq2var(newSample');  % 转换为序列输入格式
prediction = predict(net, newSampleSeq);  % 进行预测

disp("预测结果:");
disp(prediction);