matlab中lstm分类预测共有1000条数据，每行数据有八列，前七列为加速度最后一列为行为种类，将种类相同的20条数据作为一个样本输入，，经过训练得出一个输出行为种类

的LSTM模型后，如何对新数据进行预测？

首先，需要将新数据进行预处理，将其转换为与训练数据相同的格式，即每个样本包含20条数据，每条数据有七个加速度特征和一个行为种类标签。然后，将新数据输入经过训练得出的LSTM模型中进行预测。

具体地，在Matlab中，可以使用以下代码进行预测：

1. 加载训练好的LSTM模型：

load('lstm_model.mat');

2. 对新数据进行预处理：

% 假设新数据的特征矩阵为 X，标签向量为 Y
% 将 X 按照每 20 行分割成一个 3D 数组
X_new = reshape(X, [20, size(X,1)/20, size(X,2)]);
% 将 Y 按照每 20 个元素分割成一个向量
Y_new = reshape(Y, [20, size(Y,1)/20]);

3. 对新数据进行预测：

% 得到预测结果的概率矩阵
Y_pred = predict(lstm_model, X_new);
% 将概率矩阵转换为预测标签向量
[~, Y_pred] = max(Y_pred, [], 2);

最终，Y_pred 就是预测出的新数据的行为种类标签向量。

相关问题

用matlab设计一个lstm行为分类预测算法，共有18180条数据每条数据有8列，前七列为加速度数据和角速度数据是输入，最后一列为输出共6类，把时序的每20条数据作为一个样本，分为训练集70%，测试集30%

好的，我可以为您提供一个大致的代码框架，您可以根据您的数据格式进行相应的调整和修改。

首先，您需要将数据集分为训练集和测试集，可以使用MATLAB中的randperm函数和for循环实现：

% 读取数据
data = load('data.txt'); % 假设数据文件名为data.txt
x = data(:, 1:7); % 输入数据，前7列
y = data(:, 8); % 输出数据，最后1列

% 划分数据集
n = size(data, 1); % 数据集大小
idx = randperm(n); % 随机排序
train_size = ceil(n * 0.7); % 训练集大小
train_idx = idx(1:train_size); % 训练集索引
test_idx = idx(train_size+1:end); % 测试集索引

% 获取训练集和测试集
x_train = x(train_idx, :);
y_train = y(train_idx);
x_test = x(test_idx, :);
y_test = y(test_idx);

接下来，您可以使用MATLAB中的lstmLayer函数和分类器网络来构建LSTM模型。这里我们使用具有2个LSTM层和最终的全连接层的分类器网络。

% 构建LSTM模型
inputSize = 7; % 输入数据的大小
numHiddenUnits = 100; % LSTM层中的隐藏单元数量
numClasses = 6; % 分类器网络中的类别数量

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last')
    lstmLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'last')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 50, ...
    'MiniBatchSize', 64, ...
    'ValidationData', {x_test, categorical(y_test)}, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(x_train, categorical(y_train), layers, options);

在训练完成后，您可以使用测试集来评估模型的性能。这里我们使用MATLAB中的classify函数来进行分类预测，并使用confusionmat函数来计算混淆矩阵和分类准确率。

% 使用测试集评估模型
y_pred = classify(net, x_test);
confusion = confusionmat(y_test, y_pred);
accuracy = sum(diag(confusion)) / sum(confusion(:));
disp(['测试集分类准确率: ', num2str(accuracy)]);

最后，您可以将模型保存到文件中以供以后使用。

% 保存模型
save('lstm_behavior_classification_model.mat', 'net');

希望这个代码框架能够对您有所帮助！