用MATLAB写出一个LSTM模型的三步预测

以下是使用MATLAB编写LSTM模型进行三步预测的示例代码：

首先，我们需要加载数据集。假设我们有一个名为“data”的数据集，其中包含了我们想要训练的序列数据。

data = % 加载数据集

接下来，我们需要将数据集分为训练集和测试集。这里我们将使用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。

train_ratio = 0.7;
train_size = floor(train_ratio*numel(data));

train_data = data(1:train_size);
test_data = data(train_size+1:end);

然后，我们需要对训练数据进行预处理，以便将其转换为适合LSTM模型的格式。这里我们将使用窗口滑动的方法，将序列数据划分为大小为n的窗口。

window_size = 10;
XTrain = [];
YTrain = [];

for i = 1:train_size-window_size-1
    XTrain(:,:,i) = train_data(i:i+window_size-1);
    YTrain(:,i) = train_data(i+window_size);
end

接下来，我们可以使用MATLAB的Deep Learning Toolbox中的lstmLayer函数创建一个LSTM层，然后将其与其他层组合成一个LSTM模型。

numFeatures = size(XTrain,2);
numResponses = size(YTrain,1);
numHiddenUnits = 200;

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
    dropoutLayer(0.2)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    dropoutLayer(0.2)
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

接下来，我们需要定义一些训练选项，并使用MATLAB的trainNetwork函数来训练LSTM模型。

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize',128, ...
    'SequenceLength','longest', ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Verbose',0, ...
    'Plots','training-progress');

net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

训练完成后，我们可以使用trainPredict函数对测试数据进行三步预测。

numTimeStepsTest = numel(test_data)-window_size;
XTest = zeros(numFeatures,window_size,numTimeStepsTest);

for i = 1:numTimeStepsTest
    XTest(:,:,i) = test_data(i:i+window_size-1)';
end

YPred = [];

for i = 1:3
    [net,YPred(:,:,i)] = predictAndUpdateState(net,XTest(:,:,i),'ExecutionEnvironment','cpu');
end

最后，我们可以将预测结果可视化。

figure
plot([train_data(end-window_size+1:end); test_data(1:3)],'b')
hold on
idx = window_size+(1:3);
plot(idx,YPred,'.-','color',[0.9290 0.6940 0.1250])
hold off
legend(["Observed" "Forecast"])
ylabel("Value")
title("Forecast")

这样，我们就完成了使用MATLAB编写LSTM模型进行三步预测的过程。