利用lstm进行多步预测的matlab代码

以下是使用 LSTM 进行多步预测的 MATLAB 代码示例：

% 导入数据
data = csvread('data.csv');

% 数据预处理
train_data = data(1:end-1, :);
train_labels = data(2:end, :);

% 设置模型参数
input_size = size(train_data, 2);
output_size = size(train_labels, 2);
hidden_size = 32;
sequence_length = 10;
learning_rate = 0.001;
epochs = 100;

% 定义 LSTM 网络结构
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(input_size)
    lstmLayer(hidden_size, 'OutputMode', 'sequence')
    fullyConnectedLayer(output_size)
    regressionLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod', 50, ...
    'MaxEpochs', epochs, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'Verbose', true);

% 训练 LSTM 模型
net = trainNetwork(train_data, train_labels, layers, options);

% 使用训练好的模型进行多步预测
test_data = data(end-sequence_length+1:end, :);
predicted_labels = [];
for i = 1:sequence_length
    % 对每一个输入序列进行预测
    predicted_label = predict(net, test_data');
    
    % 更新输入序列，将预测结果添加到末尾
    test_data = [test_data(2:end, :); predicted_label'];
    
    % 存储预测结果
    predicted_labels = [predicted_labels; predicted_label'];
end

在这个示例中，我们首先导入数据并进行预处理。然后，我们设置模型参数，包括输入大小、输出大小、隐藏层大小、序列长度、学习率和迭代次数。接下来，我们定义 LSTM 网络结构，包括一个序列输入层、一个 LSTM 层、一个全连接层和一个回归层。然后，我们设置训练选项，并使用训练数据训练 LSTM 模型。最后，我们使用训练好的模型进行多步预测。