预测空气质量的lstm的不用tensorflow库的代码

下面是一个使用 MATLAB 自带的神经网络工具箱来实现空气质量预测的 LSTM 模型的示例代码：

% 步骤1：准备数据
% 假设您已经准备好了输入数据 X 和目标数据 Y

% 步骤2：划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8; % 训练集比例
train_size = floor(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, :);

% 步骤3：构建 LSTM 模型
num_features = size(X_train, 2); % 输入特征数
num_hidden_units = 100; % LSTM 隐藏单元数
num_classes = size(Y_train, 2); % 输出类别数

net = layrecnet(1:2, num_hidden_units);
net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用 Levenberg-Marquardt 算法进行训练

% 步骤4：训练 LSTM 模型
[Xs, Xi, Ai, Ts] = preparets(net, con2seq(X_train'), con2seq(Y_train'));
net = train(net, Xs, Ts, Xi, Ai);

% 步骤5：使用 LSTM 模型进行预测
[Xs_test, Xi_test, Ai_test] = preparets(net, con2seq(X_test'));
Y_pred = net(Xs_test, Xi_test, Ai_test);

% 步骤6：评估模型性能
Y_pred = cell2mat(Y_pred);
Y_pred = Y_pred';

accuracy = sum(round(Y_pred) == Y_test) / numel(Y_test);

请注意，这段代码使用 MATLAB 自带的 `layrecnet` 函数构建了一个 LSTM 网络，并使用 `trainlm` 函数进行训练。然后，使用训练好的模型进行预测，并计算准确率来评估模型性能。请根据您的数据和需求对代码进行适当的调整。希望对您有所帮助！