MIMO LSTM代码

MIMO LSTM指的是多输入多输出的LSTM模型。下面是一个简单的MIMO LSTM代码示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 定义输入和输出维度
input_dim = 3
output_dim = 2

# 定义LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(10, input_shape=(None, input_dim), return_sequences=True))
model.add(LSTM(10))
model.add(Dense(output_dim))

# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 准备训练数据
X_train = [[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],
           [[2,3,4],[5,6,7],[8,9,10]],
           [[3,4,5],[6,7,8],[9,10,11]]]
y_train = [[1,2],[2,3],[3,4]]

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=1000, verbose=0)

# 预测输出
X_test = [[[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]]
y_pred = model.predict(X_test)

print(y_pred)

在这个例子中，我们定义了一个MIMO LSTM模型，输入维度为3，输出维度为2。我们使用了两个LSTM层，并在最后添加了一个全连接层。我们使用均方误差作为损失函数，Adam优化器进行训练。我们准备了一个3x3x3的训练数据集，其中每个样本有3个时间步骤和3个输入特征。我们训练模型1000个epochs，并使用一个新的3x3x3的测试数据集进行预测输出。