matlab中lstm多步预测

在MATLAB中，可以使用深度学习工具箱中的LSTM网络来进行多步预测。以下是一个基本的LSTM多步预测的示例代码：

% 准备数据
XTrain = ...; % 训练数据，大小为numFeatures x numTimeSteps x numObservations
YTrain = ...; % 目标数据，大小为numResponses x numTimeSteps x numObservations
XTest = ...; % 测试数据，大小为numFeatures x numTimeSteps x numTestObservations
numObservations = size(XTrain,3);

% 建立LSTM网络模型
numFeatures = size(XTrain,1);
numResponses = size(YTrain,1);
numHiddenUnits = 200;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'MiniBatchSize',numObservations, ...
    'SequenceLength','longest', ...
    'Shuffle','never', ...
    'Verbose',0);

% 训练LSTM网络
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

% 使用LSTM网络进行多步预测
numTimeStepsTest = size(XTest,2);
numTestObservations = size(XTest,3);
YPred = zeros(numResponses,numTimeStepsTest,numTestObservations);
for i = 1:numTestObservations
    [net,YPred(:,:,i)] = predictAndUpdateState(net,XTest(:,:,i));
end

需要注意的是，LSTM多步预测需要在训练数据中提供目标数据，即每一个时间步的真实值。在上述代码中，目标数据被存储在YTrain中，大小为numResponses x numTimeSteps x numObservations。同时，需要在测试数据中提供初始状态，即前几个时间步的输入数据。在上述代码中，测试数据被存储在XTest中，大小为numFeatures x numTimeSteps x numTestObservations。