预测空气质量的lstm的MATLAB代码

抱歉，我无法为您提供完整的 MATLAB 代码。但是，我可以为您提供基本的 LSTM 模型的框架，您可以根据自己的需求进行进一步调整和实现。

% 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

layers = [
    sequenceInputLayer(num_features)
    lstmLayer(num_hidden_units)
    fullyConnectedLayer(num_classes)
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

% 步骤4：定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 50, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'GradientThreshold', 1, ...
    'Verbose', true);

% 步骤5：训练 LSTM 模型
net = trainNetwork(X_train, Y_train, layers, options);

% 步骤6：使用 LSTM 模型进行预测
Y_pred = classify(net, X_test);

% 步骤7：评估模型性能
accuracy = sum(Y_pred == Y_test) / numel(Y_test);

请注意，这只是一个基本的框架，您可能需要根据您的具体数据和应用场景进行适当的调整。另外，确保您已经安装了 MATLAB 的 Deep Learning Toolbox，以使用 LSTM 相关的函数和工具。希望对您有所帮助！